Podstawowe cechy naukowca danych

Big data rośnie od zarania technologii informatycznych. Teraz dane, które tworzymy co drugi dzień, są równoważne ze wszystkimi danymi, które zgromadziliśmy do 2003 roku. Ta gigantyczna ilość danych zawiera bezcenne spostrzeżenia nie tylko dla firm, ale dla całej rasy ludzkiej. Analiza Big Data od dłuższego czasu pomaga branży medycznej w badaniach. Co więcej, big data może wkrótce rozwiązać zagadkę raka .

Co jeśli powiem ci, że Big Data to tak naprawdę tylko stos danych, które nie mają sensu, jeśli nie wiesz, jak z nich korzystać? W tym momencie do akcji wkraczają naukowcy zajmujący się danymi. Aby nadać sens big data, potrzebujemy analityków danych, a dobrych, aby być precyzyjnymi. I nie daj się zwieść tytułowi „naukowiec danych”, jest kilka cech, które naukowiec danych powinien posiadać, aby można go było nazwać jedną z nich. Jeśli chcesz zatrudnić analityka danych lub planujesz nim zostać, oto cechy, których powinieneś szukać lub posiadać.

Myślenie statystyczne

Przekształcanie danych w informacje jest podstawowym zadaniem naukowca danych. Know-how statystyki jest zatem cechą, która jest oczywista. Patrzenie na rzeczy z ilościowym nastawieniem jest ważne, aby zachować neutralność i trzymać się z dala od uprzedzeń podczas przetwarzania danych. Dobry analityk danych rozumie, że głębia i wiarygodność spostrzeżeń wzrasta proporcjonalnie do ilości danych i powstrzymuje się od wyciągania wniosków na podstawie nieodpowiednich danych. Przy ogromnej ilości danych trendy i spostrzeżenia pojawiają się jako liczby. Miłość do liczb jest zatem niezbędna, aby być prawdziwym naukowcem od danych. Naukowiec zajmujący się danymi powinien być w stanie przesłuchiwać duże ilości danych w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń, a następnie zastosować techniki modelowania predykcyjnego w celu przewidywania przyszłych trendów. Dobre trzymanie się statystyk jest niezbędne do przygotowania raportów i wykreślenia zalecanych kierunków działania na podstawie spostrzeżeń.

Umiejętności programowania

Analityk danych współpracowałby z różnymi zespołami w celu tworzenia potoków, narzędzi, modułów, pakietów, witryn internetowych, pulpitów nawigacyjnych i wielu innych. Nie oznacza to, że naukowiec zajmujący się danymi powinien być ekspertem w kodowaniu, ale zrozumienie algorytmów i sposobu działania kodów może być bardzo przydatne w pracy naukowca danych. Kiedy system nie jest w stanie dostarczyć Ci odpowiednich trendów lub spostrzeżeń, czas zakasać rękawy i napisać kod. Byłoby to niemożliwe bez pewnych umiejętności programistycznych i elastyczności technicznej.

Python jest akceptowany jako najbardziej wszechstronny i kompatybilny język programowania i jest idealny do obsługi baz danych i zapytań typu MapReduce. Łatwość nauki języka i open-source, nauka Pythona nie powinna stanowić dużej przeszkody między tobą a twoim marzeniem o data science.

Posiadanie doskonałych „umiejętności pseudokodowania” jest również brane pod uwagę przez wiele organizacji przy zatrudnianiu naukowca danych. „Umiejętności pseudokodowania” to umiejętność pisania prostym językiem angielskim, jak zapytanie lub algorytm powinien działać. Ta umiejętność rozwiązywania problemów jest niezbędna, aby rozwijać się jako naukowiec danych. Nauka o danych to branża, w której standardy złota zmieniają się w alarmującym tempie, co podkreśla znaczenie posiadania większej liczby umiejętności, niż wymaga obecny scenariusz.

Dociekliwy umysł

Chociaż nauka o danych jest dość starą dziedziną, od czasu do czasu dokonuje się odkryć. Powodem tego jest dążenie do znalezienia nowych sposobów rozwiązania starego problemu. Analityk danych powinien zawsze mieć dociekliwy umysł, aby uważać na nowy i lepszy sposób pozyskiwania, scalania i przetwarzania danych oraz znajdować narzędzia do uzyskiwania lepszych informacji. Idealny naukowiec zajmujący się danymi nigdy nie powinien przestać być ciekawy, ponieważ dane kryją tajemnice, które wyznałby tylko ciekawskim. Prawdziwy naukowiec zajmujący się danymi nie próbuje zobaczyć, w jaki sposób dane dowodzą, że jego uprzedzenia są słuszne, ale zamiast tego szuka prawdy ukrytej głęboko w nich.

Z danymi sprawy mogą czasami stać się dość trudne, a tylko ciekawość może poprowadzić Cię do wyników. Właśnie dlatego ciekawość jest jedną z najważniejszych cech data scientist.

Charakter zorientowany na wyniki

Analityka danych to bardziej wyniki niż sam proces. Nie ma znaczenia, w jaki sposób przyniesiesz wyniki z danymi, o ile są oczekiwane wyniki. Czasami naukowcy zajmujący się danymi mogą być zmuszeni do obrania więcej niż jednej drogi, aby rozwiązać pewne problemy. Utykanie w martwym punkcie przez małe przeszkody nie jest dobrą cechą dla analityka danych. Kierowanie się wynikami pomaga w takich przypadkach, gdy silna determinacja do przekształcenia danych w wyniki staje się dla nich samych siłą napędową. Generalnie badacze danych to ludzie, którzy przechodzą od jednego problemu do drugiego, jednocześnie żonglując różnymi zadaniami. Nic poza rezultatem nie może ich powstrzymać przed tym przedsięwzięciem.

Kreatywność

Kreatywność może wyglądać jak dziwna z tej listy. Prawda jest taka, że ​​jest to jedna z najważniejszych cech badacza danych. Kreatywni ludzie nie boją się popełniać błędów, eksperymentują z nowymi rzeczami i mają odwagę odkrywać nowe terytoria. Znajdują szanse w swoich niepowodzeniach i mogą łatwo zmienić kierunek. Wszystko to jest niezbędne dla nauki o danych.

Często dzielimy ludzi na lewopółkulowych i prawopółkulowych. Nauki ścisłe, takie jak big data, rzadko kojarzą się z kreatywnością, a to duży błąd. Analitycy danych mieszczą się gdzieś pomiędzy tymi dwiema kategoriami i potrzebują odrobiny kreatywności, aby znaleźć nowsze podejścia i sposoby obsługi danych. Statystyka i bazy danych nie są tym, o co chodzi w data science, to opowiadanie historii sprawia, że ​​końcowy wynik analizy jest użyteczny dla decydentów.

Sama kreatywność nie może oczywiście uczynić naukowca danych. Ktoś, kto potrafi przygotować łatwe w konsumpcji, atrakcyjne i przyciągające wzrok raporty, może nie zawsze najlepiej pasować do roli analityka danych. Analityków danych można nazwać kreatywnymi rozwiązywaczami problemów.

Zrozumienie baz danych

Niezależnie od tego, czy pracujesz z danymi ustrukturyzowanymi, nieustrukturyzowanymi, czy też z jednym i drugim, dobry analityk danych musi mieć podstawowe pojęcie o działaniu baz danych. Poza tym podstawowe zrozumienie kolumnowych i relacyjnych baz danych może znacznie ułatwić pracę analitykowi danych. Wiele hurtowni korporacyjnych nadal korzysta z tradycyjnych relacyjnych baz danych. Naukowcy zajmujący się danymi będą również musieli być zaangażowani w konfigurację tych baz danych, chociaż do wykonania zadania będzie potrzebny personel techniczny. Wisienką na torcie jest wiedza na temat tworzenia infrastruktury bazy danych, która może obsługiwać nieustrukturyzowane dane.

Świetne umiejętności komunikacyjne

Analityk danych będzie w tym samym czasie pracował głównie z technikami, analitykami i biznesem. Często występuje jako tłumacz dla wszystkich zaangażowanych stron. Równoczesne posługiwanie się żargonem technologicznym i biznesowym oraz wiedza o tym, z czym korzystać, kto wymaga silnych umiejętności komunikacyjnych. Wyniki analizy zwykle nie są ładne, przynajmniej dla kogoś, kto nie jest naukowcem zajmującym się danymi. Spostrzeżenia i trendy tkwią w liczbach i powinny być interpretowane i przekazywane zespołowi biznesowemu i interesariuszom w sposób dla nich zrozumiały. Wielki specjalista ds. danych powinien być w stanie przełożyć złożone wyniki analizy na prostszą formę zrozumiałą dla ludzi z różnych środowisk za pomocą opowiadania historii, metafor i wizualnych środków komunikacji.

Głód danych

Wielki naukowiec zajmujący się danymi jest zawsze głodny większej ilości danych. Pogoń za danymi to taka, w której nie ma ustalonych celów, ponieważ więcej danych to zawsze lepsze dane. Analityk danych powinien nadal szukać większej liczby źródeł danych, lepszych sposobów ich pozyskiwania i innowacyjnych metod ich przetwarzania. Dążenie do zdobywania większej ilości danych to coś, co musi posiadać analityk danych, ponieważ dane są paliwem dla analiz.