นักวิทยาศาสตร์

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นตำแหน่งที่ได้รับความนิยมอย่างมาก มันอยู่ในความนับถือสูงจ่ายฟ้ายังเป็นหนึ่งในเหตุผลที่ทำให้ในความต้องการ อย่างไรก็ตามมีจำนวนน้อยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีอยู่ในประเทศ หากคุณวางแผนที่จะสร้างอาชีพจาก Data Science ให้อ่านต่อ

เริ่มจากความรู้พื้นฐานต้องมีความรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันพีชคณิตและเมทริกซ์ นอกจากนี้ยังต้องเรียนรู้พีชคณิตเชิงสัมพันธ์ต้นไม้ไบนารีและฟังก์ชันแฮช หัวข้ออื่น ๆ รวมถึงระบบธุรกิจอัจฉริยะกับการรายงานและการวิเคราะห์ แยกทรานส์ฟอร์มโหลด (ETL) รวมอยู่ในหมวดหมู่พื้นฐานด้วย

จากนั้นก็มีสถิติซึ่งรวมถึงทฤษฎีบทของเบย์ทฤษฎีความน่าจะเป็นค่าผิดปกติและค่าร้อยละการวิเคราะห์เชิงสำรวจของข้อมูลตัวแปรสุ่มและ CDF (ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม) และความเบ้ นอกจากนี้ยังมีปัจจัยพื้นฐานทางสถิติอื่น ๆ

ในกรณีของการเขียนโปรแกรมภาษาที่จำเป็นต้องเรียนรู้คือ ‘Python’ และ ‘R’

สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเราควรมีความเข้าใจในแนวคิดเช่นการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและการเรียนรู้เสริม ภายใต้อัลกอริทึมของการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลและมีผู้สอนควรเข้าใจการจัดกลุ่มป่าสุ่มการถดถอยโลจิสติกการถดถอยเชิงเส้นต้นไม้ตัดสินใจและเพื่อนบ้านใกล้เคียง K

เมื่อพูดถึงการแสดงข้อมูลควรมีความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือสร้างภาพเช่น Google Charts, Kibana, Tableau และ Datawrapper

เราทุกคนรู้ว่าสามารถพบข้อมูลขนาดใหญ่ได้ทุกที่และทุกที่ ข้อมูลกำลังถูกสร้างขึ้นทุก ๆ วินาทีดังนั้นจึงมีความจำเป็นในการจัดเก็บและรวบรวมข้อมูลนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับ บริษัท ธุรกิจและองค์กรเพราะกลัวว่าพวกเขาอาจสูญเสียสิ่งที่สำคัญไป ในระยะยาวมีความต้องการสิ่งนี้เพื่อให้ทันและเหนือกว่าการแข่งขัน เครื่องมือที่มีความสำคัญสำหรับการเรียนรู้กรอบข้อมูลขนาดใหญ่คือ Spark และ Hadoop ตามลำดับ

หนึ่งมาพร้อมกับการเลือกคุณสมบัติในขณะที่อยู่ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลนี่คือก่อนที่พวกเขาจะนำรูปแบบการวิเคราะห์ไปใช้กับข้อมูล ดังนั้นเราจึงสามารถพูดได้ว่ากิจกรรมที่ดำเนินการเพื่อให้ข้อมูลดิบปราศจากสิ่งสกปรกใด ๆ ก่อนที่จะนำเข้าสู่อัลกอริทึมการวิเคราะห์จึงเป็นที่รู้จักกันในชื่อข้อมูล munging สำหรับขั้นตอนการทำ Data Munging เราสามารถใช้แพ็คเกจ ‘Python’ หรือ ‘R’ ได้ สำหรับบุคคลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเราควรทราบแนวคิดและคุณสมบัติเกี่ยวกับกระบวนการสำคัญนี้พร้อมกับข้อมูลนี้นักวิทยาศาสตร์ควรสามารถรับรู้ฉลากหรือตัวแปรตาม กระบวนการของ Data Munging เรียกอีกอย่างว่า Data Wrangling

ในที่สุดกล่องเครื่องมือ อย่างใดอย่างหนึ่งไม่ควรเบานี้เนื่องจากมันค่อนข้างสำคัญและมีประโยชน์ตลอดเวลา นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรมีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับเครื่องมือเช่น Python และ R พร้อมกับ Spark, Tableau และ MS Excel พวกเขาควรมีความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือความเร็วสูงเช่น Hadoop