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成功最需要的14种数据科学技能

对数据科学家的需求持续增长,但这份工作需要技术和软技能的结合。以下是有效数据科学家需要具备的14项关键技能。

随着公司的数据资产不断增长,从这些数据中提取有意义的信息——以及业务价值——的需求变得越来越重要。与简单地存储和管理数据相比,分析和收集数据需要一套不同的技能。许多组织很快意识到,他们需要在科学方法、统计方法、数据分析和其他以数据为中心的方法方面具有特定技能的有才能的分析专业人员。

数据科学领域出现于十多年前,专注于揭示大量结构化数据和结构化数据中的信息和见解非组织性数据.它使组织能够获得商业问题的答案,发现趋势,并根据数据分析做出智能预测。

数据科学工作通常由数据科学家.有数学,统计学,数据挖掘,高级分析,算法等背景机器学习而人工智能,数据科学家可以获得对数据的全面理解,并应用他们的技能来找到相关的分析结果。

为未来的数据科学家,以及想要雇佣他们的组织在美国,他们有效完成工作所需要的关键技能包括技术能力和软技能——能够帮助他们实现预期结果、弥合技术人员、企业高管和普通员工之间差距的个性特征和特点。让我们更仔细地看看这些关键数据科学技能

数据科学技术技能

为了让数据科学家提出正确的问题,开发良好的分析模型要想成功地分析调查结果,他们必须具备各种需要特殊培训和教育的“硬技能”。以下是数据科学家通常需要的8种技术技能。

统计数据。由于数据科学家经常应用统计概念和技术,所以对他们来说,对统计学有良好的理解是很重要的。熟悉统计分析、分布曲线、概率和其他统计元素帮助数据科学家收集、组织、分析、解释和呈现数据——更好地使他们能够与数据一起工作以找到有用的结果。

微积分和线性代数。能够应用数学概念来理解和优化拟合函数来匹配一个模型到一个数据集,这对于从模型中获得准确的预测是非常重要的。此外,数据科学家应该善于利用降维来简化涉及高维数据的复杂分析问题。这些技能在机器学习中也很重要——例如,训练人工神经网络大量的数据。

相关的编码技巧。许多数据科学家出于需要学习编程。他们通常不是编程大师,也没有计算机科学学位,但他们熟悉基础知识。为数据科学家提供流行的编程技能包含Python的知识、R、SQL和Julia语言。

预测建模能够使用数据进行预测,并为不同的场景和结果建模是数据科学的核心部分。预测性分析在现有或新的数据中寻找模式,以预测未来的事件、行为和结果;它可以应用于不同行业的各种用例。因此,预测建模技能被数据科学家大量使用。

雇主需要的顶尖数据科学技能
根据招聘数据,这些是雇主最看重的数据科学技能。

机器学习和深度学习。虽然数据科学家不一定需要与人工智能技术合作,但他们越来越多地被希望与之合作的公司聘用实现机器学习应用他们训练算法学习数据集,然后在数据中寻找模式、异常或见解。因此,对精通机器学习中使用的有监督、无监督和强化学习方法的数据科学家的需求正在上升。技能深度学习该公司利用神经网络创建复杂的分析模型,尤其有助于数据科学家脱颖而出。

数据争吵。花费在数据科学项目上的80%以上的时间通常用于争论和准备数据以供分析。而大多数的数据准备任务落在数据工程师身上,数据科学家可以从能够完成基本的数据分析、清理和建模任务中获益。这使得它们能够处理数据中的缺陷,如缺少字段、错误标记字段或格式化问题。数据处理技能还包括从多个来源收集数据和处理数据格式以使用所需的算法。

模型部署和生产。数据科学家将大部分时间用于构建和部署模型。他们需要能够选择正确的算法,然后将训练数据用于监督学习方法,或运行算法自动发现聚类或模式的无监督学习。一旦模型产生了期望的结果,数据科学家通常与数据工程师一起工作,必须将其部署到生产环境中,以帮助他们的组织在持续的基础上做出实际的业务决策。

数据可视化。特别是在处理集合的时候大数据能够以视觉上吸引人的格式呈现分析结果是另一项重要的数据科学技能。数据科学家必须有使用数据讲故事的能力为了突出并解释他们所产生的见解,数据可视化是他们与业务主管和其他利益相关者沟通这些见解的核心方式。因此,他们应该掌握Tableau、D3.js或其他各种可视化工具的使用,这些工具可以广泛地帮助实现这一过程。

非技术和软技能

除了技术技能之外,数据科学家拥有软技能.如上所述,许多数据科学家需要能够翻译分析结果,并将其报告给他们的业务同事。此外,某些与生俱来的特质可以帮助他们以探究的思维看待大量数据,形成分析假设,并发现数据中隐藏的知识宝石。这六项软技能是一个全面发展的数据科学家的组成部分。

业务知识。在许多组织中,数据科学团队属于业务范围,而不是IT或集中的分析组。即使事实并非如此,他们的工作仍然集中在商业问题上。因此,数据科学家需要对业务及其所在的行业有深刻的理解。这有助于他们更好地提出数据分析问题,确定公司应该使用数据的新方法,并知道哪些分析问题应该优先处理。

解决问题。数据科学家经常被要求在非常大的数据草堆中寻找信息针。为了做到这一点,他们提出一个与商业机会或问题相关的假设,然后试图通过分析数据来验证它。当他们通过分析过程在美国,他们需要具有解决问题的敏锐头脑,以弄清楚如何将各个部分放入等式中,并在其他任务中确定哪些数据应该包含或删除。

好奇心。好奇心、问问题和不断学习的欲望是作为一名数据科学家应该具备的重要技能。好奇的人能够筛选大量的数据来寻找答案和见解。数据本身是不断变化的,所以重要的是不要自满于处理数据的方式或将自己局限于从数据中获得的当前结论。

数据科学家的关键特征
数据科学家需要各种专业和个人属性。

批判性思维。对数据科学家来说,批判性思维能力也是至关重要的。他们需要能够评估数据集,分析结果和各种附加信息,形成关于有效性和相关性的判断。用怀疑的眼光看待数据有助于数据科学家得出准确和公正的结论

沟通。每天处理数据的数据科学家比任何人都更了解数据及其细微差别和复杂之处。当然,它们作为数据科学应用程序的一部分产生的发现也是如此。他们需要能够成功地沟通他们对数据的理解,并解释分析结果,这样业务主管和员工就可以利用这些信息做出好的决策。

协作。能够作为一个更大的团队的一部分工作也很重要。数据科学家经常需要相互协作,也需要与数据分析师、业务领导、主题专家、数据工程师和组织中的其他人员协作。

为数据科学家学习资源

由于需要许多技术技能,数据科学不是一个可以在几周内或通过随意的在线课程、代码学院和训练营掌握的领域。通常,数据科学家有各种学位和证书,他们参与不断的学习,了解最新的情况数据科学技术和工具.然而,对于那些希望开始的人来说,现在有越来越多的资源和机会可用。

许多大学提供学位在数据科学的本科和研究生水平。此外,Coursera和Udemy等网站还提供各种在线课程和其他学习资源。如果您想学习数据科学的基础知识,许多分析软件供应商和传统的代码学院项目也设置了特定的数据科学培训课程。

现在正是利用这些资源的好时机。随着越来越多的公司希望雇佣具有数据科学技能的人,而这个领域的人才短缺继续下去,对训练有素的数据科学家和其他分析专业人员的需求只会继续增加。

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