Cần bao nhiêu kiến ​​​​thức về python cho khoa học dữ liệu

Kỹ năng cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu

2 loại kỹ năng quan trọng là

1. Kỹ thuật
2. Kỹ năng phi kỹ thuật

• Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, thông tin trong bài viết này có thể giúp hướng dẫn bạn trên con đường hướng tới sự nghiệp béo bở trong ngành thú vị và đang phát triển này.  
• Nếu bạn là giám đốc phân tích dữ liệu tại một tổ chức, bạn có thể tận dụng thông tin để đào tạo nhóm các nhà khoa học dữ liệu hiện tại của mình với các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu, điều này có thể giúp họ làm việc hiệu quả và năng suất hơn

Trong tương lai, chúng ta hãy thảo luận về các kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho vai trò nhà khoa học dữ liệu là gì

Kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu

Một số kỹ năng khoa học dữ liệu kỹ thuật quan trọng nhất là

• Phân tích thống kê và tính toán
• Học máy
• Học kĩ càng
• Xử lý tập dữ liệu lớn
• Trực quan hóa dữ liệu
• sắp xếp dữ liệu
• toán học
• lập trình
• Số liệu thống kê
• Dữ liệu lớn

Một số nhà khoa học dữ liệu có bằng tiến sĩ. D. hoặc bằng Thạc sĩ về thống kê, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật. Nền tảng giáo dục này cung cấp nền tảng vững chắc cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào có tham vọng và cũng dạy các kỹ năng khoa học dữ liệu thiết yếu và các kỹ năng Dữ liệu lớn cần thiết để thành công trong lĩnh vực này, bao gồm

Có một số trường hiện cung cấp các chương trình chuyên biệt phù hợp với yêu cầu giáo dục để theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, cho sinh viên tùy chọn tập trung vào lĩnh vực nghiên cứu mà họ quan tâm nhất và trong một khoảng thời gian ngắn hơn.  

Một số tùy chọn trong số nhiều tùy chọn có sẵn bao gồm  Khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC) hoặc chương trình đào tạo, chẳng hạn như khóa học cấp chứng chỉ Dữ liệu lớn và phân tích của Simplilearn. Các loại chương trình này cung cấp các phương pháp học tập thực tế mà bạn sẽ không tìm thấy trong giới hạn của sách giáo khoa, bao gồm cách tiếp cận thực hành để học các kỹ năng khoa học dữ liệu theo yêu cầu, các dự án Capstone và các bài tập khác giúp chuẩn bị cho sinh viên trở thành nhà khoa học dữ liệu

Các kỹ năng khoa học dữ liệu kỹ thuật khác cần có bao gồm

Kỹ năng #1- Lập trình

Bạn cần có kiến ​​thức về nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn như Python, Perl, C/C++, SQL và Java, trong đó Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được yêu cầu trong các vai trò khoa học dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các tập dữ liệu phi cấu trúc

# mẹo chuyên nghiệp. Để tìm hiểu thêm về các ngôn ngữ lập trình, bấm vào đây

Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

Kỹ năng #2- Kiến thức về SAS và các công cụ phân tích khác

Hiểu các công cụ phân tích là một trong những kỹ năng khoa học dữ liệu hữu ích nhất để trích xuất thông tin có giá trị từ một tập dữ liệu có tổ chức. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig và R là những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Chứng chỉ có thể giúp bạn củng cố kiến ​​thức chuyên môn của mình về các công cụ phân tích này và giúp bạn đạt được kỹ năng khoa học dữ liệu quý giá này

Kỹ năng #3- Làm việc thành thạo với dữ liệu phi cấu trúc

Các nhà khoa học dữ liệu nên có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu phi cấu trúc đến từ các kênh và nguồn khác nhau. Ví dụ: nếu một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trong một dự án để giúp nhóm tiếp thị cung cấp nghiên cứu sâu sắc, thì chuyên gia đó cũng phải thành thạo trong việc xử lý phương tiện truyền thông xã hội

Một số kỹ năng khác của nhà khoa học dữ liệu cần có là Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Học sâu, Xác suất và Thống kê

Tiến về phía trước, hãy thảo luận về các kỹ năng phi kỹ thuật

Sinh viên khoa học dữ liệu cũng học

Học máy. Phân tích dữ liệu. Số liệu thống kê

Học kĩ càng. Trí tuệ nhân tạo

Kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu

Cùng với các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật, giờ đây chúng tôi sẽ chuyển trọng tâm sang các kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Những điều này đề cập đến các kỹ năng cá nhân và có thể khó đánh giá chỉ bằng cách xem xét trình độ học vấn, chứng chỉ, v.v. Chúng bao gồm

Kỹ năng #1- Sự nhạy bén trong kinh doanh

Cách tốt nhất để truyền đạt các kỹ năng kỹ thuật một cách hiệu quả là có sự nhạy bén trong kinh doanh. Không có nó, một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể không phân biệt được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần được giải quyết để tổ chức phát triển. Điều này rất cần thiết để giúp tổ chức mà bạn đang làm việc khám phá các cơ hội kinh doanh mới

Chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu

Kỹ năng #2 - Kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ

Tiếp theo trong danh sách các kỹ năng hàng đầu của nhà khoa học dữ liệu là giao tiếp. Các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ cách trích xuất, hiểu và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, để bạn thành công trong vai trò của mình và để tổ chức của bạn được hưởng lợi từ các dịch vụ của bạn, bạn sẽ có thể truyền đạt thành công những phát hiện của mình với các thành viên trong nhóm không có cùng nền tảng chuyên môn như bạn.  

mẹo #pro, hãy xem các tài nguyên này

1. Vai trò của truyền thông trong dự án
2. Giao tiếp hiệu quả
3. Tầm quan trọng của giao tiếp tốt

Kỹ năng #3 - Trực giác dữ liệu tuyệt vời

Đây có lẽ là một trong những kỹ năng khoa học dữ liệu phi kỹ thuật quan trọng nhất. Những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có giá trị không phải lúc nào cũng rõ ràng trong các tập dữ liệu lớn và một nhà khoa học dữ liệu am hiểu có trực giác và biết khi nào cần nhìn xa hơn để tìm thông tin sâu sắc. Điều này làm cho các nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn trong công việc của họ và đạt được kỹ năng này đến từ kinh nghiệm và đào tạo phù hợp. Tuy nhiên, kỹ năng khoa học dữ liệu này đi kèm với kinh nghiệm và bootcamp là một cách tuyệt vời để đánh bóng nó.  

Đây là một số kỹ năng và trình độ của nhà khoa học dữ liệu cần thiết để phát triển trong lĩnh vực này

Nhà khoa học dữ liệu – The Unicorns

Shashi Upadhyay, CEO của Lattice, từng gọi các nhà khoa học dữ liệu là “kỳ lân”, gọi họ là “những chuyên gia với bộ kỹ năng đa dạng không thường thấy ở một cá nhân nào. ” Điều này giải thích tại sao các nhà khoa học dữ liệu lại được đánh giá cao như vậy và tại sao việc trở thành một nhà khoa học có thể là một thách thức. Tuy nhiên, việc đào tạo và cấp chứng chỉ phù hợp để có được các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu phù hợp thường là nền tảng cho sự thành công. Thực hiện bước đầu tiên để đạt được các mục tiêu nghề nghiệp của bạn và đăng ký vào một chương trình Khoa học dữ liệu được công nhận ngay hôm nay