Adat tudomány nem csak az adatokról szól. A csupasz alapok felismerik, hogy az összes adatot megőrizni, azonosítva, hogyan kell feldolgozni a különböző eredményeket. Nem áll meg ott. Az adatok tudósainak ki kell találniuk az adatokat, és fel kell tölteniük azokat az adatokat, amelyek a jövőben felmerülhetnek. Az adatok tudománya alapvetően a vállalkozásokban lévő pontok összekapcsolására és a meglévő és nem létező adatok felhasználására szolgál az egyes vállalkozások igényeinek megfelelően.
Az adatok tudománya a technológia egyik legforróbb területe, így az adatkutatók iránti kereslet világszerte. Valójában bejelentették az új online Microsoft Certification programot, a Microsoft Professional Degree Programot is.
Mi az adat tudomány
Mi az adat tudomány? Nézzük meg, hogy mindegyik lépéssel felsoroljuk, hogy megjelenjen az általános kép. Mint ilyen, nehéz egy mondatban megmagyarázni, de megpróbálom. Az adattudomány a tudomány, amely lehetővé teszi az adatok különböző célokra történő azonosítását, az üzleti igények azonosítását, az adatok feldolgozását a rendelkezésre álló eszközök segítségével az üzleti siker érdekében. És így , Az adatok tudománya egy kicsit mindent. Nem csak statisztikai készségeket, hanem néhány vezetői képességet, néhány nyelvi feldolgozást, kutatási készségeket, egy kis gépi tanulási ismeretet és egy komplett képet arról, hogy milyen eszközök szükségesek a kívánt eredmények eléréséhez.
Az Adatok az alábbiak mindegyikét tartalmazzák, függetlenül attól, hogy mit használnak egy vállalkozásnál:
- Adatok létrehozásának szükségessége
- Az adathalmazok lehetséges felhasználása alapján történő kategorizálása
- Az adathalmazok stratégiai tárolása a helyszínen vagy a felhőben; Mindkét esetben az adatkészleteknek haladéktalanul rendelkezésre kell állniuk
- Az üzleti folyamatfolyamatok megértése és a különböző adatkészletek használata
- Az üzleti döntések megértése, hogy segítsék az üzleti tevékenységet
- Képes feldolgozni az adatokat különböző eszközökkel: táblázatokkal, adatbázisokkal, programozási nyelvekkel stb., Hogy megfeleljen az üzleti folyamatok igényeinek
- Elképzelhető, hogy milyen adatok fognak bejövőben lenni a közeljövőben és felhasználni a folyamatokra
- Elemezzük egy folyamat eredményeit és visszatérünk a rajztáblába, hogy jobbá tegyük
A fenti lista nem átfogó, de kiemeli az adat tudomány főbb pontjait. Ahogy az első pont azt sugallja, az adatkutatóknak képesnek kell lenniük arra, hogy meggyőzzék a vállalkozásokat arról, hogy az összes adat hasznos, ezért hosszú ideig tárolni kell. Lehet, hogy ezeket a régi adatbázisokat felosztják egy megosztott felhőbe 10-15 évre, hogy megnézhessék és hatékonyabb adatbázisokat készítsenek? Bármilyen igény merülhet fel, amikor az üzleti környezet változik. A földmódosítási törvények, az üzleti folyamatok megváltozása és az adatok adaptálása szükséges. Így minél több adat áll rendelkezésedre, annál hatékonyabb lesz.
Az adatok és követelmények elvárásai, hogy adatgyűjtővé váljanak
A fenti harmadik bekezdésben megpróbáltam leírni az adatkutatást mint marketing, vezetői, statisztikai, gépi tanulási tudomány egyesítését. Egyszerűen nem elegendőek a statisztikai készségek. Többre lesz szükséged.
Először is, szükséged lesz rá Matematikai készségek. Számítás és algebra lenne az egyszerű aritmetika mellett. Ismerje meg a metrikus rendszert a számításokhoz, mivel pontosak lennének. Jó lesz a permutációk és kombinációk terén. A matematikai tanúsítványtanfolyam kiterjedhet ezekre. Online kurzusok is vannak, a Coursera-nál.
Segítséget nyújt, ha tapasztalatai vagy ismeretei vannak a csapatirányítással kapcsolatban. Hasonlóképpen, az üzleti menedzsment bizonyítványai és oklevelei is élvezni fogják Önt.
Meg kell tanulnia legalább egy adatkezelési nyelvet. A hirdetések közül láttam, Piton és R mindig keresettek. R egy része Hadoop így ha rendelkezik tanúsítvánnyal a Hadoop-ban, akkor a bérleti esélyed növekszik.
Az adatok tudósává válásának követelményei változni fognak, mivel egyre több dolog kerül hozzá a Data Science-be. Például egy kis gépi tanulási tapasztalat messzire megy a helyes munkához, hiszen mindenki a mai napig az AI-ra koncentrál.
Az adatok tudósa munkaköri leírása üzleti szempontból változó. Egy helyen csak analitikussal kell rendelkezniük, máshol pedig mesterséges intelligenciával foglalkozó tudósokat akarnak. Nézd meg a listát, amit az Adatkutatás magyarázatáért írtam. Minél több pontot fedezhet, annál jobb lesz az Ön számára.
Ha továbbra is olyan kérdések merülnek fel, mint például az adat tudománya, vagy milyen követelményeknek kell lenni Data Scientist-ként, kérjük, hagyja észrevételeit. Megpróbálok választ kapni neked.
Kapcsolódó hozzászólások:
- Mi a gépi tanulás és hogyan különbözik a mesterséges intelligenciától?
- Microsoft Learning Partner: Követelmények, előnyök, Hogyan válhat egybe
- Az SQL és a NoSQL közötti különbség: Összehasonlítás
- Tippek a Microsoft MVP vagy az Ügyfélközpont létrehozásáról
- Microsoft professzionális szakképzési program az adat tudományban
