Data Science ei ole pelkästään tietoja. Paljaat perusasiat tunnustavat, mitä tietoja pitää säilyttää, ja tunnistaa, miten se käsitellään eri tuloksista. Se ei pysähdy siellä. Tietojen tutkijoiden on selvitettävä tyhjät tiedot ja täytettävä ne tiedot, jotka voivat tulla tulevaisuudessa. Tietotietokanta liittyy lähinnä pisteiden liittämiseen yrityksiin ja nykyisten ja ei-olemassa olevien tietojen hyödyntämiseen kunkin yrityksen tarpeiden mukaan.
Tietotieteet ovat yksi kuumimmista teknologian osa-alueista ja tiedontuottajien kysyntä kaikkialla maailmassa. Itse asiassa on ilmoitettu myös uusi Microsoft-sertifiointiohjelma nimeltä Microsoft Professional Degree Programme.
Mikä on tiedon tiede
Mikä on Data Science? Katsotaanpa tarkistamalla se, kun luetellaan jokaisen vaiheen niin, että yleinen kuva tulee esille. Sellaisena on vaikea selittää sitä yhdellä lauseella, mutta yritän. Tieto tiede on tiede, jonka avulla voit tunnistaa tiedot eri tarkoituksiin, tunnistaa liiketoiminnan tietotarpeet, käsitellä tietoja käyttämällä käytettävissä olevia työkaluja tarjotakseen panoksia, jotka ovat välttämättömiä liiketoiminnan menestymiselle. Täten , Data Science on vähän kaiken. Se sisältää paitsi tilastotieteellisiä taitoja, mutta myös vähän johtamistaitoja, joidenkin kielten käsittelyä, tutkimustaitoja, vähän koneoppimista ja täydellistä käsitystä siitä, mitä työkaluja tarvitaan tuottamaan haluttuja tuloksia.
Data Science sisältää kaiken seuraavista riippumatta siitä, mitä kaikkia käytetään yrityksessä:
- Tietojen tarpeen luominen
- Tietojen lajittelu niiden mahdollisen käytön perusteella
- Tilastojen tai pilvitietojen strateginen tallennus; Kummassakin tapauksessa tietojoukot olisi saatettava pyynnöstä viipymättä
- Liiketoimintaprosessivirtojen ymmärtäminen ja erilaisten tietojoukkojen käyttö kullekin
- Liiketoimintapäätösten ymmärtäminen auttaa yritystä parantamaan
- Kyky käsitellä tietoja eri työkalujen avulla: taulukot, tietokannat, ohjelmointikielet jne. Vastaamaan liiketoimintaprosessien vaatimuksia
- Kyky ennakoida, millaisia tietoja tulevaisuudessa tulee lähitulevaisuudessa ja käyttää sitä nykyisissä prosesseissa
- Analyysi prosessin tuloksista ja palaamalla piirustuspöydälle parantamaan sitä
Edellä oleva luettelo ei ole kattava, mutta korostaa tietotieteen keskeisiä kohtia. Kuten ensimmäisessä kohdassa ehdotetaan, tiedemiehiä on voitava vakuuttaa yrityksille, että kaikki tiedot ovat hyödyllisiä ja niitä olisi säilytettävä pitkään. Ehkä saatko hyödyllisiä vanhoja tietokantoja jonkin jaetun pilven päälle 10-15 vuotta, jotta he voivat tarkastella sitä ja tuottaa tehokkaampia tietokantoja? Kaikki tarpeet voivat syntyä, kun liiketoimintaympäristö muuttuu jatkuvasti. Maamuuton lakit, liiketoimintaprosessit muuttuvat ja tiedot on mukautettava. Siten, mitä enemmän tietoja sinulla on, sitä tehokkaampi sinä olet.
Ominaisuudet ja vaatimukset tulla tietojenkäsittelytieteilijä
Edellä olevassa kolmannessa kappaleessa yritin kuvailla tiedetieteitä markkinointitoiminnan, johtamisen, tilastollisen, koneen oppimistutkimuksen yhdistämisenä. Yksinkertaisesti tilastolliset taidot eivät riitä. Tarvitset enemmän.
Ensinnäkin tarvitset Matemaattiset taidot. He olisivat Calculus ja Algebra lisäksi yksinkertainen aritmeettinen. Opi metrijärjestelmä laskelmiin, koska ne olisivat tarkkoja. Sinun täytyy olla hyvä permutationeissa ja yhdistelmissä. Math-sertifikaatin kurssi voi kattaa kaikki nämä. Kurssilla on myös online-kursseja.
Se auttaa, jos sinulla on kokemusta tai tietoa tiiminhallinnasta. Samoin todistukset ja tutkintotodistukset liikkeenjohdossa antavat sinulle reuna.
Sinun täytyy oppia vähintään yksi tietojenkäsittelykieli. Mainoksista, jotka olen nähnyt, pytonkäärme ja R ovat aina kysyntää. R on osa Hadoop joten jos sinulla on todistus Hadoopissa, mahdollisuutesi palkata kasvaa.
Tiedonhankintavaatimukset muuttuvat muuttuviksi, kun yhä useammat asiat lisäävät Data Scienceia. Esimerkiksi hieman Machine Learning -kokemusta tulee paljon tekemään hyvää työtä kentällä, koska jokainen keskittyy AI: han näinä päivinä.
Data Scientistin työkuvaukset vaihtelevat yritysten kesken. Paikoissa he tarvitsevat vain analyysia, kun he ovat jossain muualla. He haluavat, että tietojenkäsittelijät tekevät tekoälyä. Katso listan, jonka kirjoitin selittää Data Science. Mitä enemmän pisteitä voit kattaa, sitä paremmin se on sinulle.
Jos sinulla on edelleen kysymyksiä, kuten tietotieteet tai mitä vaatimuksia tulla tietojenkäsittelytieteilijäksi, jätä kommentteja. Yritän saada vastauksia sinulle.
Aiheeseen liittyvät julkaisut:
- Mikä on koneoppiminen ja miten se eroaa keinotekoisesta älykkyydestä
- Microsoft Learning Partner: vaatimukset, edut, miten tulla yhdeksi
- Erotus SQL: n ja NoSQL: vertailu
- Vinkkejä siitä, miten voit tulla Microsoftin MVP- tai Oman asiakaskeskuksen kautta
- Microsoftin ammattitutkinto tietojenkäsittelytieteessä
