Skill del Data Scientist

  1. Istruzione

I Data Scientists sono figure altamente istruite: l’88% ha almeno un master. ed una laurea in Informatica, Ingegneria, Scienze fisiche e Statistica. I campi di studio più comuni sono Matematica e Statistica, seguito da Computer Science (19%) ed Ingegneria (16%). Una laurea in uno di questi corsi solitamente fornisce le competenze necessarie per elaborare e analizzare i Big Data.

2. Programmazione R

Occorre la conoscenza approfondita di almeno un tool analitico per la scienza dei dati; R è specificamente progettato per le esigenze di scienza dei dati. Puoi usare R per risolvere qualsiasi problema che incontri nella scienza dei dati.

R risulta difficile da imparare, soprattutto se hai già padronanza di un linguaggio di programmazione. Tuttavia, esistono risorse gratuite ed esaustive su Internet per iniziare in R come ad esempio Data Science Training di Simplilearn.

3. Python

Python è il linguaggio di codifica più comune di solito richiesto nei ruoli di data science, insieme a Java, Perl o C / C ++. Python è un ottimo linguaggio di programmazione per i data scientist.

Grazie alla sua versatilità, è possibile utilizzare Python per quasi tutte le fasi coinvolte nei processi di data science. Può assumere vari formati di dati e permette facilmente di importare tabelle SQL nel proprio codice. Consente, inoltre, di creare set di dati.

4. Piattaforma Hadoop

Sebbene questo non sia sempre un requisito, in molti casi è fortemente preferito. Avere esperienza con Hive o Pig è anche un forte punto di forza. Anche la familiarità con strumenti cloud come Amazon S3 può essere utile. Uno studio condotto da CrowdFlower basato su 3490 lavori in scienze dei dati di LinkedIn ha classificato Apache Hadoop come la seconda skill più importante per uno scienziato dei dati con una valutazione del 49%.

Come scienziato dei dati, potresti incontrare una situazione in cui il volume dei dati supera la memoria del tuo sistema o hai bisogno di inviare dati a server diversi, è qui che entra in gioco Hadoop. Puoi usare Hadoop per trasmettere rapidamente i dati a vari punti su un sistema. Inoltre è possibile utilizzare Hadoop per l’esplorazione dei dati, il filtraggio ed il campionamento dei dati, il riepilogo.

5. Database / codifica SQL

Anche se NoSQL e Hadoop sono diventati una grande componente della scienza dei dati, è ancora importante scrivere ed eseguire query complesse in SQL (Structured Query Language), linguaggio di programmazione che esegue operazioni come aggiungere, eliminare ed estrarre dati da un database. Può anche svolgere funzioni analitiche e trasformare strutture di database.

SQL è progettato specificamente per accedere, comunicare e lavorare sui dati. Ha comandi concisi che possono far risparmiare tempo e ridurre la quantità di programmazione necessaria per eseguire query difficili. L’apprendimento di SQL aiuta a capire meglio i database relazionali ed aumenta le competenze dello scienziato dei dati.

6. Apache Spark

Apache Spark sta diventando la tecnologia di big data più popolare al mondo. È un grande quadro di calcolo dei dati proprio come Hadoop. L’unica differenza è che Spark è più veloce di Hadoop. Questo perché Hadoop legge e scrive su disco, il che lo rende più lento, mentre Spark memorizza nella cache i suoi calcoli.

Apache Spark è specificamente progettato per la scienza dei dati per aiutare a eseguire velocemente l’algoritmo realizzato. Aiuta a diffondere l’elaborazione dei dati quando si ha a che fare con una grande quantità di dati, risparmiando tempo. Aiuta anche i Data Scientist a gestire complessi set di dati non strutturati. Può essere usato su una macchina o un gruppo di macchine. La forza di Apache Spark risiede nella sua velocità e nella piattaforma che rende facile realizzare progetti di Data Science. Con la esso è possibile eseguire l’analisi dall’assunzione dei dati alla distribuzione del calcolo

7. Machine Learning e AI

Un gran numero di scienziati di dati non sono esperti in aree e tecniche di apprendimento automatico. Questo ambito include le reti neurali, data mining, ecc. Per distinguersi dagli altri è necessario conoscere tecniche di apprendimento automatico come l’apprendimento automatico controllato, alberi decisionali, regressione logistica, ecc. Queste abilità risolvono diversi problemi relativi alla scienza dei dati basati sulle previsioni dei principali risultati organizzativi.

La scienza dei dati richiede l’applicazione di competenze in diverse aree dell’apprendimento automatico. Kaggle, in uno dei suoi sondaggi, ha rivelato che una piccola percentuale di professionisti dei dati ha skills nelle competenze avanzate di apprendimento automatico come apprendimento automatico supervisionato, apprendimento automatico senza supervisione, serie Time, elaborazione del linguaggio naturale, rilevamento di Outlier, visione artificiale, motori di raccomandazione, sopravvivenza. analisi, apprendimento di rinforzo e apprendimento contraddittorio.

La scienza dei dati implica di lavorare con grandi quantità di set di dati. Potrebbe essere necessario avere familiarità con l’apprendimento automatico

8. Visualizzazione dei dati

Il mondo degli affari produce una grande quantità di dati. Questi dati devono essere tradotti in un formato che sarà facile da comprendere. Le persone naturalmente capiscono più facilmente i dati attraverso immagini o grafici rispetto ai dati grezzi. Un idioma dice “Un’immagine vale più di mille parole”.

Come scienziato dei dati, occorre visualizzare i dati con l’aiuto di strumenti di visualizzazione dei dati come Ggplot, d3.js e Matplottlib e Tableau. Questi strumenti convertono i risultati complessi dei progetti in un formato che sarà facile da comprendere.

La visualizzazione dei dati offre alle aziende l’opportunità di lavorare direttamente con i dati. Si possono cogliere rapidamente intuizioni che li aiuteranno ad agire su nuove opportunità di business e ad anticipare le competizioni.

9. Dati non strutturati

È fondamentale che uno scienziato dei dati sia in grado di lavorare con dati non strutturati. I dati non strutturati sono contenuti indefiniti che non si adattano alle tabelle del database. Gli esempi includono video, post sul blog, recensioni dei clienti, post sui social media, feed video, audio, ecc. Sono testi pesanti raggruppati insieme. Ordinare questi tipi di dati è difficile perché non sono ottimizzati.

La maggior parte delle persone considera l’analisi dei dati non strutturati come “analisi oscura” a causa della complessità di questi. Lavorare con dati non strutturati aiuta a svelare informazioni utili per il processo decisionale Come scienziato dei dati, è necessario avere la capacità di comprendere e manipolare i dati non strutturati da diverse piattaforme