Veri Bilimcisi olmak için ihtiyaç duyduğunuz beceriler

Eğitim

Kayda değer istisnalar olsa da, veri bilimcileri tipik olarak yüksek eğitimlidir ve %88'i en az yüksek lisans derecesine ve %46'sı doktora derecesine sahiptir. Kayda değer istisnalar olsa da, veri bilimcisi olmak için gereken bilgi derinliğini geliştirmek için genellikle güçlü bir eğitim geçmişi gerekir.

Veri bilimcisi olarak çalışmak için bilgisayar bilimi, sosyal bilimler, fizik bilimleri veya istatistik alanında lisans derecesi gereklidir. Matematik ve İstatistik (%32) en popüler çalışma disiplinleridir, bunu Bilgisayar Bilimleri (%19) ve Mühendislik (%16) izlemektedir. Bu derecelerden herhangi biri sizi büyük miktarda veriyi işlemek ve değerlendirmek için gerekli yeteneklerle donatacaktır.

Henüz lisans programınızı bitirmediniz. Gerçek şu ki, çoğu veri bilimcisinin bir Yüksek Lisans veya Doktora derecesi vardır. ve ayrıca Hadoop veya Büyük Veri sorgulama gibi belirli bir uzmanlığı öğrenmek için çevrimiçi eğitime katılın. Sonuç olarak, veri bilimi, matematik, astronomi veya diğer ilgili disiplinlerde yüksek lisans programına devam edebilirsiniz. Lisans programınız sırasında edindiğiniz becerileri kullanarak veri bilimine zahmetsizce geçiş yapabileceksiniz.

Sınıfta öğrenmenin yanı sıra, bir uygulama oluşturarak, bir blog yazarak veya daha fazla bilgi edinmek için veri analizine bakarak sınıfta öğrendiklerinizi uygulamaya koyabilirsiniz.

R Programlama

Veri bilimi için R tercih edilen bu analitik araçlardan en az birinin derinlemesine anlaşılması. R, veri bilimi düşünülerek oluşturulmuş bir programlama dilidir. Karşılaştığınız herhangi bir veri bilimi problemini çözmek için R'yi kullanabilirsiniz. Aslında, R, istatistiksel zorlukların üstesinden gelmek için veri bilimcilerinin %43'ü tarafından kullanılmaktadır. Öte yandan R, dik bir öğrenme eğrisine sahiptir.

Öğrenmek zordur, özellikle de zaten bir bilgisayar dili biliyorsanız. Yine de, R'ye başlamanıza yardımcı olacak, Simplilearn dahil birçok çevrimiçi araç vardır. R Programlama Dili ile Veri Bilimi Eğitimi. Tomurcuklanan veri bilimcileri için mükemmel bir araçtır.

Teknik Beceriler: Bilgisayar Bilimi

Python Kodlama

Python, Java, Perl ve C/C++ ile birlikte veri bilimi rollerinde gördüğüm en yaygın kodlama dilidir. Veri bilimciler için Python mükemmel bir programlama dilidir. Bu nedenle, bir O'Reilly anketine göre, katılımcıların %40'ı Python'u birincil programlama dili olarak kullanıyor.

Python, çok yönlülüğü nedeniyle veri bilimi işlemlerinde gereken hemen hemen tüm aşamalar için kullanılabilir. Çeşitli veri türlerini kabul eder ve SQL tablolarını zahmetsizce kodunuza aktarmanıza olanak tanır. Bunu kullanarak veri kümeleri oluşturabilir ve ihtiyacınız olan hemen hemen her türlü veri kümesini Google'da bulabilirsiniz.

Hadoop Platformu

Her zaman gerekli olmasa da, birçok durumda şiddetle tavsiye edilir. Ayrıca daha önce Hive veya Pig ile çalıştıysanız bu bir artıdır. Amazon S3 gibi bulut çözümlerinin nasıl kullanılacağını bilmek de yardımcı olabilir. Bir CrowdFlower'a göre 3490 LinkedIn veri bilimi pozisyonu anketi, Apache Hadoop bir veri bilimcisi için yüzde 49'luk bir derecelendirme ile ikinci en önemli uzmanlıktır.

Bir veri bilimcisi olarak kendinizi, sahip olduğunuz veri miktarının sisteminizin belleğini aştığı veya başka sunuculara veri göndermeniz gerektiği bir senaryonun içinde bulabilirsiniz; Hadoop'un devreye girdiği yer burasıdır. Hadoop, bir sistemin farklı bölümlerine hızlı bir şekilde veri göndermek için kullanılabilir. Yine de hepsi bu değil.

Yine de hepsi bu değil. Hadoop ile veri keşfi, veri filtreleme, veri örnekleme ve veri özetleme işlemlerinin tümü mümkündür.

SQL Veritabanı/Kodlama

NoSQL ve Hadoop'un veri biliminin önemli parçaları haline gelmesine rağmen, bir adayın karmaşık SQL sorguları geliştirip yürütebileceği beklenmektedir. SQL (yapılandırılmış sorgu dili), veri ekleme, silme ve çıkarma gibi veritabanı işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek bir programlama dilidir. Ayrıca analitik işlemlerin yürütülmesine ve veritabanı yapılarının dönüştürülmesine yardımcı olabilir.

Bir veri bilimcisi olarak SQL'de akıcı olmalısınız. Bunun nedeni, SQL'in verilere erişmenize, iletişim kurmanıza ve verilerle çalışmanıza yardımcı olmak için oluşturulmuş olmasıdır. Bir veritabanını sorgulamak için kullandığınızda, size bilgi sağlar.

Size zaman kazandırabilecek ve karmaşık aramalar yapmak için gereken kod miktarını azaltabilecek kısa komutlara sahiptir. SQL öğrenmek, ilişkisel veritabanları anlayışınızı geliştirecek ve bir veri bilimcisi olarak kariyerinizde ilerlemenize yardımcı olacaktır.

Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark hızla gezegendeki en yaygın kullanılan büyük veri aracı haline geliyor. Hadoop benzeri bir büyük veri hesaplama çerçevesidir. Spark arasındaki tek fark ve Hadoop Spark'ın daha hızlı olması. Bunun nedeni, Hadoop'un diski okuyup yazması, diski yavaşlatması, Spark'ın ise hesaplamalarını bellekte önbelleğe almasıdır.

Apache Spark, öncelikle veri biliminin karmaşık algoritmaların yürütülmesini hızlandırması için oluşturuldu. Büyük miktarda veriyle uğraşırken, veri işlemeyi dağıtmaya yardımcı olur ve böylece zaman kazandırır. Ayrıca veri bilimcilerine büyük, yapılandırılmamış veri hacimleriyle uğraşmalarında yardımcı olur. Tek bir makinede veya bir grup makinede kullanılabilir.

Apache Spark, veri bilimcilerinin veri biliminde veri kaybını önlemesine olanak tanır. Apache Spark'ın gücü, veri bilimi projelerinin tamamlanmasını kolaylaştıran hızı ve platformudur. Veri toplamadan bilgi işlem dağıtımına kadar her şeyi yapmak için Apache Spark'ı kullanabilirsiniz.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

Çok sayıda veri bilimcisi, makine öğrenimi teknikleri ve konularında uzmanlıktan yoksundur. Sinir ağları, pekiştirmeli öğrenme, çekişmeli öğrenme ve diğer teknikler bunun örnekleridir. Kendinizi diğer veri bilimcilerinden ayırmak istiyorsanız, diğerlerinin yanı sıra denetimli makine öğrenimi, karar ağaçları ve lojistik regresyon gibi makine öğrenimi tekniklerine aşina olmanız gerekir. Bu yetenekler, önemli kurumsal sonuç projeksiyonlarına dayalı çeşitli veri bilimi zorluklarını çözmenize yardımcı olacaktır.

AYRICA OKUYUN: Yapay zeka: Modern bir yaklaşım.

Veri bilimi, çeşitli alanlarda makine öğrenmesi tekniklerinin uygulanmasını zorunlu kılmaktadır. Kaggle'ın anketlerinden birinde, veri uzmanlarının yalnızca küçük bir yüzdesinin denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi, zaman serileri, doğal dil işleme, aykırı değer algılama, bilgisayarla görme, öneri motorları, hayatta kalma analizi gibi gelişmiş makine öğrenimi becerilerinde yetkin olduğu keşfedildi. , pekiştirmeli öğrenme ve çekişmeli öğrenme.

Çok büyük miktarda veri seti ile çalışmak, veri biliminin bir gereğidir. Makine öğrenimi, bilmeniz gereken bir şeydir.

Veri goruntuleme

Kurumsal dünya düzenli olarak büyük miktarda veri üretir. Bu bilgiler yorumlanması kolay bir şekilde dönüştürülmelidir. İnsanlar için ham verileri anlamak, çizelgeler ve grafikler şeklindeki görüntülerden daha zordur. Bir deyimde olduğu gibi, “Bir resim bin kelimeye bedeldir”.

Bir veri bilimcisi olarak, ggplot, d3.js ve Matplotlib gibi araçları ve ayrıca Tableau'yu kullanarak verileri görselleştirebilmeniz gerekir. Bu araçlar, karmaşık proje sonuçlarını anlaşılması kolay bir formata dönüştürmenize yardımcı olacaktır. Sorun şu ki, birçok insan seri korelasyon veya p değerlerine aşina değil. Sonuçlarınızda bu terimlerin ne anlama geldiğini grafiksel olarak göstermelisiniz.

Veri görselleştirme sayesinde kuruluşlar doğrudan verilerle çalışabilir. Yeni iş olanaklarından yararlanmalarını ve rekabette öne geçmelerini sağlayacak bilgileri hızla özümseyebilirler.

Yapılandırılmamış veriler

Bir veri bilimcinin yapılandırılmamış verilerle çalışma yeteneği çok önemlidir. Yapılandırılmamış veriler, veritabanı tablolarına sığmayan yapılandırılmamış bilgilerdir. Videolar, blog makaleleri, müşteri incelemeleri, sosyal ağ gönderileri, video beslemeleri ve ses tüm örneklerdir. Uzun metinlerden oluşan bir koleksiyon. Kolaylaştırılmadıkları için bu tür verileri sıralamak zordur.

Karmaşıklığı nedeniyle çoğu insan yapılandırılmamış verilere "kara analitik" adını verdi. Yapılandırılmamış verilerle çalışmak, daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilecek öngörüleri keşfetmenize olanak tanır. Bir veri bilimcisi olarak birçok platformdan yapılandırılmamış verileri analiz edebilmeli ve değiştirebilmelisiniz.

Teknik Olmayan Beceriler

entelektüel merak

“Olağanüstü yeteneklerim yok. Sadece ilgimi çekiyor çünkü bu konuda tutkuluyum.” Albert Einstein bir keresinde "İyi fikir diye bir şey yoktur" demişti.

Muhtemelen bu ifadeyi son zamanlarda, özellikle de veri bilimcileriyle ilgili olarak çok duymuşsunuzdur. Frank Lo, birkaç ay önce yazdığı bir konuk blogunda bunun ne anlama geldiğini açıklıyor ve diğer önemli “yumuşak yetenekler”den bahsediyor.

Merak, bir şey hakkında daha fazla bilgi edinme arzusu olarak tanımlanır. Veri bilimcileri, zamanlarının kabaca %80'ini veri toplamaya ve hazırlamaya harcadıkları için, bir veri bilimcisi olarak bununla ilgili sorular sorabilmeniz gerekir. Bunun nedeni, veri bilimi konusunun hızla gelişmesi ve buna ayak uydurmak için daha fazlasını öğrenmeniz gerekecek.

Veri bilimi trendleriyle ilgili kitapları okuyarak ve çevrimiçi içeriği gözden geçirerek uzmanlığınızı güncel tutmalısınız. İnternette dolaşan büyük miktarda bilgi sizi korkutmasın; her şeyi anlamlandırabiliyor olmalısın. Bir veri bilimcisi olarak başarılı olmak için ihtiyaç duyacağınız yeteneklerden biri meraktır. Örneğin, ilk başta topladığınız verilerde herhangi bir içgörü göremeyebilirsiniz. Merak, cevaplar ve yeni bilgiler aramak için verileri taramanıza izin verecektir.

İş zekası

Bir veri bilimcisi olmak için, faaliyet gösterdiğiniz sektör hakkında kapsamlı bir bilince sahip olmanız ve kuruluşunuzun çözmeye çalıştığı iş sorunlarının farkında olmanız gerekir. Veri bilimi açısından, kuruluş için hangi sorunların çözülmesinin hayati önem taşıdığını tespit etme ve aynı zamanda firmanın verilerinden yararlanabileceği yeni yolları belirleme yeteneği kritik öneme sahiptir.

Bunu yapmak için öncelikle çözdüğünüz sorunun organizasyonu nasıl etkileyebileceğini anlamalısınız. Bu nedenle, çabalarınızı uygun şekilde odaklamak için işletmelerin nasıl çalıştığını anlamalısınız.

İletişim yetenekleri

Yetkili bir veri bilimcisi arayan şirketler, teknik bulgularını Pazarlama veya Satış departmanları gibi teknik olmayan bir ekibe açık ve akıcı bir şekilde iletebilecek birini ister. Verileri etkin bir şekilde yönetmek için bir veri bilimcisi, şirketin teknik olmayan meslektaşlarının taleplerini bilmenin yanı sıra nicel içgörüler sağlayarak karar vermesini sağlamalıdır. Kantitatif uzmanlar için iletişim becerileri hakkında daha fazla bilgiyi en son flaş anketimizde bulabilirsiniz.

Yalnızca kuruluşla aynı dilde iletişim kurmamalısınız, aynı zamanda veri hikaye anlatımını da kullanmalısınız.
Bir veri bilimcisi olarak, verilerin etrafında anlaşılması kolay bir anlatıyı nasıl öreceğinizi bilmelisiniz. Örneğin, bir istatistik tablosu görüntülemek, verilerin içgörülerini anlatısal bir şekilde iletmek kadar başarılı değildir. Hikaye anlatımı, bulgularınızı patronlarınıza etkili bir şekilde iletmenize yardımcı olacaktır.

İletişim kurarken analiz ettiğiniz verilere gömülü sonuçlara ve değerlere dikkat edin. Çoğu işletme sahibi, keşfettiklerinizi öğrenmekle ilgilenmez; bunun yerine, bunun şirketlerine nasıl fayda sağlayacağını bilmek isterler. Değer sunmaya ve uzun vadeli ilişkiler kurmaya odaklanan bir şekilde iletişim kurmayı öğrenin.

Takım çalışması

Bir veri bilimcisi kendi başına çalışamaz. Stratejiler oluşturmak için firma yöneticileriyle, daha iyi ürünler üretmek için ürün yöneticileri ve tasarımcılarla, daha iyi dönüşüm sağlayan kampanyalar başlatmak için pazarlamacılarla ve veri boru hatları oluşturmak ve iş akışını optimize etmek için istemci ve sunucu yazılımı geliştiricileriyle çalışmak, yapmanız gereken tek şey. Tüketicileriniz de dahil olmak üzere şirketteki herkesle işbirliği yapmanız gerekecek.

Esasen, zorlukların üstesinden gelmek için ihtiyaç duyulacak iş hedeflerini ve verileri anlayabilmeniz için kullanım senaryoları oluşturmak için ekip arkadaşlarınızla birlikte çalışacaksınız. Kullanım örneklerine nasıl doğru bir şekilde yaklaşacağınızı, sorunu çözmek için hangi verilere ihtiyaç duyacağınızı ve sonuçları herkesin anlayabileceği şekilde nasıl çevireceğinizi ve sunacağınızı bilmeniz gerekir.

Kaynaklar

İleri Derece - Mevcut ihtiyacı karşılamak için daha fazla Veri Bilimi derecesi geliştirilmektedir, ancak birçok Matematik, İstatistik ve Bilgisayar Bilimi programı da mevcuttur.

KAÇD'ler - Coursera, Udacity ve Codeacademy, başlamak için mükemmel yerlerdir.

Sertifikalar – KDnuggets kapsamlı bir liste yayınladı.

Eğitim Kampları – Bu stratejinin lisans programları veya MOOC'larla nasıl karşılaştırıldığına dair ek bilgi için Datascope Analytics'in veri bilimcilerinden gelen bu konuk bloguna göz atın.

Kaggle – Kaggle, karmaşık, gerçek dünya verileriyle pratik yapabileceğiniz ve gerçek dünyadaki iş sorunlarını çözebileceğiniz veri bilimi zorluklarını düzenler. Kaggle sıralamaları, ilgili, uygulamalı proje çalışması olarak kabul edildiğinden işverenler tarafından ciddiye alınır.

LinkedIn Grupları – Veri bilimi topluluğunun diğer üyeleriyle iletişim kurmak için ilgili gruplara katılın.

Data Science Central ve KDnuggets – Data Science Central ve KDnuggets, veri bilimi endüstrisi trendlerine ayak uydurmak için mükemmel kaynaklardır.

Burtch Works Çalışması: Veri Bilimcilerinin Maaşları – Mevcut veri bilimcilerinin ücretleri ve demografisi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, veri bilimcisi maaş araştırmamızı indirin.

Eminim bir şeyi gözden kaçırmışımdır, bu yüzden herhangi bir veri bilimi adayı için faydalı olabilecek önemli bir beceri veya kaynak biliyorsanız, lütfen bunu aşağıdaki yorumlara gönderin!