Gefragte Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Data Scientist zu werden

Ausbildung

Obwohl es bemerkenswerte Ausnahmen gibt, sind Datenwissenschaftler in der Regel hochqualifiziert, wobei 88 % mindestens einen Master-Abschluss und 46 % einen Doktortitel haben. Obwohl es bemerkenswerte Ausnahmen gibt, ist in der Regel ein solider Bildungshintergrund erforderlich, um die für einen Data Scientist erforderliche Wissenstiefe zu entwickeln.

Um als Data Scientist arbeiten zu können, ist ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Sozialwissenschaften, Physik oder Statistik erforderlich. Mathematik und Statistik (32 %) sind die beliebtesten Studienrichtungen, gefolgt von Informatik (19 %) und Ingenieurwissenschaften (16 %). Jeder dieser Abschlüsse stattet Sie mit den notwendigen Fähigkeiten aus, um große Datenmengen zu verarbeiten und auszuwerten.

Sie sind mit Ihrem Studium noch nicht fertig. Die Wahrheit ist, dass die meisten Datenwissenschaftler einen Master- oder Ph.D.-Abschluss haben. und nehmen Sie auch an Online-Schulungen teil, um bestimmte Fachkenntnisse wie Hadoop oder Big Data-Abfragen zu erlernen. Dadurch können Sie ein Masterstudium in Data Science, Mathematik, Astronomie oder einer anderen verwandten Disziplin absolvieren. Mit den im Studium erworbenen Fähigkeiten gelingt Ihnen der Umstieg in die Data Science mühelos.

Abgesehen vom Lernen im Klassenzimmer können Sie das, was Sie im Unterricht gelernt haben, in die Praxis umsetzen, indem Sie eine App erstellen, einen Blog schreiben oder sich mit Datenanalyse befassen, um mehr zu erfahren.

R-Programmierung

Vertieftes Verständnis von mindestens einem dieser Analysewerkzeuge, wobei R für Data Science vorzuziehen ist. R ist eine Programmiersprache, die mit Blick auf Data Science entwickelt wurde. Sie können R verwenden, um jedes datenwissenschaftliche Problem zu lösen, auf das Sie stoßen. Tatsächlich wird R von 43 % der Data Scientists verwendet, um statistische Herausforderungen zu bewältigen. R hingegen hat eine steile Lernkurve.

Das Lernen ist eine Herausforderung, besonders wenn Sie bereits eine Computersprache beherrschen. Nichtsdestotrotz gibt es viele Online-Tools, die Ihnen beim Einstieg in R helfen, einschließlich Simplilearn 's Data Science Training mit der Programmiersprache R. Es ist ein hervorragendes Werkzeug für angehende Datenwissenschaftler.

Technische Fähigkeiten: Informatik

Python-Codierung

Python ist neben Java, Perl und C/C++ die am weitesten verbreitete Programmiersprache, die ich in Data-Science-Rollen sehe. Für Data Scientists ist Python eine hervorragende Programmiersprache. Aus diesem Grund verwenden laut einer O'Reilly-Umfrage 40 % der Befragten Python als ihre primäre Programmiersprache.

Python kann aufgrund seiner Vielseitigkeit für praktisch alle Phasen verwendet werden, die im Data-Science-Betrieb erforderlich sind. Es akzeptiert eine Vielzahl von Datentypen und ermöglicht Ihnen den mühelosen Import von SQL-Tabellen in Ihren Code. Sie können damit Datensätze erstellen und bei Google fast jede Form von Datensätzen finden, die Sie benötigen.

Hadoop-Plattform

Obwohl es nicht immer notwendig ist, wird es in vielen Fällen dringend empfohlen. Es ist auch ein Plus, wenn Sie zuvor mit Hive oder Pig gearbeitet haben. Zu wissen, wie man Cloud-Lösungen wie Amazon S3 verwendet, kann ebenfalls hilfreich sein. Laut einer CrowdFlower Umfrage unter 3490 Data-Science-Stellen bei LinkedIn, Apache Hadoop ist mit 49 Prozent die zweitwichtigste Expertise für einen Data Scientist.

Als Datenwissenschaftler finden Sie sich möglicherweise in einem Szenario wieder, in dem die Datenmenge, die Sie haben, den Arbeitsspeicher Ihres Systems übersteigt, oder Sie Daten an andere Server senden müssen. Hier kommt Hadoop ins Spiel. Hadoop kann verwendet werden, um Daten schnell an verschiedene Teile eines Systems zu senden. Das ist aber noch nicht alles.

Das ist aber noch nicht alles. Datenexploration, Datenfilterung, Datenabtastung und Datenzusammenfassung sind mit Hadoop möglich.

SQL-Datenbank/Codierung

Trotz der Tatsache, dass NoSQL und Hadoop zu wichtigen Bestandteilen der Datenwissenschaft geworden sind, wird immer noch erwartet, dass ein Kandidat komplizierte SQL-Abfragen entwickeln und ausführen kann. SQL (Structured Query Language) ist eine Programmiersprache, die verwendet werden kann, um Datenbankoperationen wie das Hinzufügen, Löschen und Extrahieren von Daten durchzuführen. Es kann auch bei der Ausführung analytischer Operationen und der Transformation von Datenbankstrukturen helfen.

Als Data Scientist müssen Sie SQL fließend beherrschen. Dies liegt daran, dass SQL erstellt wurde, um Sie beim Zugreifen auf, Kommunizieren und Arbeiten mit Daten zu unterstützen. Wenn Sie es verwenden, um eine Datenbank abzufragen, liefert es Ihnen Informationen.

Es verfügt über kurze Befehle, mit denen Sie Zeit sparen und die Menge an Code reduzieren können, die zum Ausführen komplexer Suchen erforderlich ist. Das Erlernen von SQL verbessert Ihr Verständnis von relationalen Datenbanken und hilft Ihnen, Ihre Karriere als Datenwissenschaftler voranzutreiben.

Apache Spark

Apache Spark entwickelt sich schnell zum am weitesten verbreiteten Big-Data-Tool der Welt. Es ist ein Hadoop-ähnliches Großdaten-Computing-Framework. Der einzige Unterschied zwischen Spark und Hadoop ist, dass Spark schneller ist. Dies liegt an der Tatsache, dass Hadoop auf Datenträger liest und schreibt, was ihn verlangsamt, während Spark seine Berechnungen im Arbeitsspeicher zwischenspeichert.

Apache Spark wurde hauptsächlich für Data Science entwickelt, um die Ausführung komplexer Algorithmen zu beschleunigen. Bei großen Datenmengen hilft es, die Datenverarbeitung zu verteilen und spart so Zeit. Es unterstützt Datenwissenschaftler auch beim Umgang mit großen, unstrukturierten Datenmengen. Es kann auf einer einzelnen Maschine oder einer Gruppe von Maschinen verwendet werden.

Apache Spark ermöglicht Datenwissenschaftlern, Datenverluste in der Datenwissenschaft zu vermeiden. Die Stärke von Apache Spark liegt in seiner Geschwindigkeit und Plattform, wodurch Data-Science-Projekte einfach abgeschlossen werden können. Mit Apache Spark können Sie alles erledigen, von der Datenerfassung bis zur Verteilung der Datenverarbeitung.

Maschinelles Lernen und KI

Vielen Datenwissenschaftlern mangelt es an Fachwissen zu Techniken und Themen des maschinellen Lernens. Neuronale Netze, Reinforcement Learning, Adversarial Learning und andere Techniken sind Beispiele dafür. Wenn Sie sich von anderen Datenwissenschaftlern abheben möchten, müssen Sie mit maschinellen Lerntechniken vertraut sein, darunter unter anderem überwachtes maschinelles Lernen, Entscheidungsbäume und logistische Regression. Diese Fähigkeiten werden Ihnen helfen, eine Vielzahl von datenwissenschaftlichen Herausforderungen zu lösen, die auf wichtigen Projektionen der Unternehmensergebnisse basieren.

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Data Science erfordert die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen. In einer der Umfragen von Kaggle wurde festgestellt, dass nur ein kleiner Prozentsatz der Datenexperten fortgeschrittene maschinelle Lernfähigkeiten wie überwachtes und nicht überwachtes maschinelles Lernen, Zeitreihen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Ausreißererkennung, Computer Vision, Empfehlungsmaschinen und Überlebensanalyse beherrscht , Reinforcement Learning und Adversarial Learning.

Die Arbeit mit riesigen Datenmengen ist eine Anforderung der Datenwissenschaft. Machine Learning ist etwas, dessen Sie sich bewusst sein sollten.

Datenvisualisierung

Die Unternehmenswelt generiert regelmäßig eine große Menge an Daten. Diese Informationen müssen in eine einfach zu interpretierende Weise umgewandelt werden. Rohdaten sind für Menschen schwieriger zu verstehen als Bilder in Form von Diagrammen und Grafiken. „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“, wie die Redewendung sagt.

Als Data Scientist müssen Sie in der Lage sein, Daten mit Tools wie ggplot, d3.js und Matplotlib sowie Tableau zu visualisieren. Diese Tools helfen Ihnen dabei, komplexe Projektergebnisse in ein leicht verständliches Format umzuwandeln. Das Problem ist, dass viele Menschen mit serieller Korrelation oder p-Werten nicht vertraut sind. Sie müssen grafisch darstellen, was diese Begriffe in Ihren Ergebnissen bedeuten.

Organisationen können dank Datenvisualisierung direkt mit Daten arbeiten. Sie können schnell Informationen aufnehmen, die es ihnen ermöglichen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Unstrukturierte Daten

Die Fähigkeit eines Datenwissenschaftlers, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten, ist entscheidend. Unstrukturierte Daten sind unstrukturierte Informationen, die nicht in Datenbanktabellen passen. Beispiele sind Videos, Blogartikel, Kundenrezensionen, Posts in sozialen Netzwerken, Video-Feeds und Audio. Es ist eine Sammlung von langen Texten. Da sie nicht optimiert sind, ist das Sortieren dieser Art von Daten schwierig.

Aufgrund ihrer Komplexität bezeichneten die meisten Menschen unstrukturierte Daten als „Black Analytics“. Durch die Arbeit mit unstrukturierten Daten können Sie Erkenntnisse gewinnen, die Ihnen helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Als Data Scientist müssen Sie in der Lage sein, unstrukturierte Daten von vielen Plattformen zu analysieren und zu manipulieren.

Nicht-technische Fähigkeiten

Intellektuelle Neugier

„Ich habe keine außergewöhnlichen Fähigkeiten. Ich bin nur fasziniert, weil ich leidenschaftlich dabei bin.“ Albert Einstein sagte einmal: „Es gibt keine gute Idee.“

Sie haben diesen Satz in letzter Zeit wahrscheinlich oft gehört, insbesondere in Bezug auf Datenwissenschaftler. In einem Gastblog, den er vor einigen Monaten verfasst hat, erklärt Frank Lo, was das bedeutet und spricht über andere wichtige „Soft Talents“.

Neugier wird als der Wunsch beschrieben, mehr über etwas zu erfahren. Da Data Scientists etwa 80 % ihrer Zeit mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten verbringen, müssen Sie als Data Scientist in der Lage sein, Fragen dazu zu stellen. Dies liegt daran, dass sich das Thema Data Science schnell weiterentwickelt und Sie mehr lernen müssen, um Schritt zu halten.

Sie sollten Ihr Fachwissen auf dem neuesten Stand halten, indem Sie relevante Bücher zu Data-Science-Trends lesen und Online-Inhalte überprüfen. Lassen Sie sich nicht von der riesigen Menge an Informationen einschüchtern, die im Internet kursieren; Sie müssen in der Lage sein, dem Ganzen einen Sinn zu geben. Eine der Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Data Scientist erfolgreich zu sein, ist Neugier. Beispielsweise sehen Sie möglicherweise zunächst keinen Einblick in die von Ihnen gesammelten Daten. Mit Neugier können Sie die Daten auf der Suche nach Antworten und neuen Informationen durchkämmen.

Geschäftssinn

Um ein Datenwissenschaftler zu werden, müssen Sie sich der Branche, in der Sie tätig sind, gründlich bewusst sein und sich der Geschäftsprobleme bewusst sein, die Ihr Unternehmen zu lösen versucht. In Bezug auf die Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, zu erkennen, welche Probleme für das Unternehmen unbedingt gelöst werden müssen, sowie die Identifizierung neuer Möglichkeiten, wie das Unternehmen seine Daten nutzen kann, von entscheidender Bedeutung.

Dazu müssen Sie zunächst verstehen, wie sich das Problem, das Sie lösen, auf die Organisation auswirken kann. Aus diesem Grund müssen Sie verstehen, wie Unternehmen funktionieren, um Ihre Bemühungen auf die richtige Weise zu fokussieren.

Kommunikationsfähigkeit

Unternehmen, die einen kompetenten Data Scientist suchen, wollen jemanden, der ihre technischen Erkenntnisse klar und flüssig an ein nicht-technisches Team wie die Marketing- oder Vertriebsabteilung kommunizieren kann. Um die Daten effektiv zu verwalten, muss ein Data Scientist das Unternehmen in die Lage versetzen, Entscheidungen zu treffen, indem er ihnen quantitative Erkenntnisse liefert und die Anforderungen seiner nicht-technischen Kollegen kennt. Weitere Informationen zu Kommunikationsfähigkeiten für quantitative Experten finden Sie in unserer neuesten Flash-Umfrage.

Sie müssen nicht nur in der gleichen Sprache wie die Organisation kommunizieren, sondern auch Data Storytelling einsetzen.
Als Datenwissenschaftler müssen Sie wissen, wie man eine Erzählung um die Daten webt, sodass sie leicht verständlich ist. Beispielsweise ist die Anzeige einer Statistiktabelle nicht so erfolgreich wie die Vermittlung der Erkenntnisse aus den Daten auf narrative Weise. Storytelling hilft Ihnen dabei, Ihre Erkenntnisse effektiv an Ihre Vorgesetzten zu kommunizieren.

Achten Sie bei der Kommunikation auf die Ergebnisse und Werte, die in den von Ihnen analysierten Daten eingebettet sind. Die meisten Geschäftsinhaber sind nicht daran interessiert zu erfahren, was Sie entdeckt haben; Stattdessen möchten sie wissen, wie ihr Unternehmen davon profitieren wird. Lernen Sie, auf eine Weise zu kommunizieren, die sich darauf konzentriert, Werte zu bieten und langfristige Beziehungen aufzubauen.

Zusammenarbeit

Ein Data Scientist kann nicht alleine arbeiten. Sie müssen mit Führungskräften von Unternehmen zusammenarbeiten, um Strategien zu entwickeln, mit Produktmanagern und Designern, um bessere Produkte zu produzieren, mit Vermarktern, um Kampagnen mit besserer Konvertierung zu starten, und Client- und Server-Softwareentwicklern, um Datenpipelines zu erstellen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Sie müssen mit allen im Unternehmen zusammenarbeiten, einschließlich Ihrer Kunden.

Im Wesentlichen arbeiten Sie mit Ihren Teamkollegen zusammen, um Anwendungsfälle zu erstellen, damit Sie die Geschäftsziele und Daten verstehen, die zur Bewältigung von Herausforderungen erforderlich sind. Sie müssen wissen, wie Sie die Anwendungsfälle richtig angehen, welche Daten Sie zur Lösung des Problems benötigen und wie Sie die Ergebnisse für alle verständlich übersetzen und präsentieren.

Ressourcen

Fortgeschrittener Abschluss – Um den aktuellen Bedarf zu decken, werden mehr Data Science-Abschlüsse entwickelt, aber es stehen auch viele Mathematik-, Statistik- und Informatikprogramme zur Verfügung.

MOOCs – Coursera, Udacity und Codeacademy sind hervorragende Ausgangspunkte.

Zertifizierungen – KDnuggets hat eine umfassende Liste veröffentlicht.

Bootcamps – In diesem Gastblog der Data Scientists von Datascope Analytics finden Sie weitere Informationen dazu, wie diese Strategie im Vergleich zu Studiengängen oder MOOCs abschneidet.

Kaggle – Kaggle organisiert datenwissenschaftliche Herausforderungen, bei denen Sie mit chaotischen, realen Daten üben und reale Geschäftsprobleme lösen können. Kaggle-Rankings werden von Arbeitgebern ernst genommen, da sie als relevante, praktische Projektarbeit angesehen werden.

LinkedIn-Gruppen – Um mit anderen Mitgliedern der Data-Science-Community zu kommunizieren, treten Sie relevanten Gruppen bei.

Data Science Central und KDnuggets – Data Science Central und KDnuggets sind hervorragende Ressourcen, um mit den Trends der Data Science-Branche Schritt zu halten.

Die Studie von Burtch Works: Gehälter von Datenwissenschaftlern – Wenn Sie mehr über die aktuellen Gehälter und Demografien von Datenwissenschaftlern erfahren möchten, laden Sie unsere Gehaltsstudie für Datenwissenschaftler herunter.

Ich bin mir sicher, dass ich etwas verpasst habe. Wenn Sie also eine Schlüsselkompetenz oder Ressource kennen, die für alle Hoffnungsträger der Datenwissenschaft von Vorteil wäre, posten Sie sie bitte in den Kommentaren unten!