20+ лучших навыков специалиста по данным, которые вам нужны (2024 г.)

Как спрос на специалистов по данным растетЭта дисциплина представляет собой заманчивый карьерный путь для студентов и существующих специалистов. Сюда входят те, кто не является специалистом по данным, но одержим данными и наукой о данных, что заставляет их задаваться вопросом, какие навыки в области науки о данных и навыки работы с большими данными необходимы для продолжения карьеры в области науки о данных.

Использование больших данных в качестве механизма генерации аналитических данных привело к росту спроса на специалистов по данным на уровне предприятия во всех отраслях промышленности. Будь то совершенствование процесса разработки продукта, улучшение удержания клиентов или анализ данных для поиска новых возможностей для бизнеса, организации все больше полагаются на навыки специалистов по данным, чтобы поддерживать, расти и оставаться на шаг впереди конкурентов. Кроме того, в этой статье мы углубимся в технические и нетехнические навыки, необходимые для специалистов по данным.

Учитесь бесплатно! Подпишитесь на наш канал YouTube и станьте частью более чем 400 тысяч счастливых учеников.

Навыки, необходимые для специалистов по данным

Два типа важных навыков:

1. Технический
2. Нетехнические навыки

• Если вы начинающий специалист по данным, информация в этой статье может помочь вам на пути к прибыльной карьере в этой захватывающей и растущей отрасли.
• Если вы являетесь директором по анализу данных в организации, вы можете использовать эту информацию для обучения существующей команды специалистов по обработке данных передовым навыкам в области науки о данных, что может сделать их работу более продуктивной и эффективной.

Двигаясь дальше, давайте обсудим, какие технические навыки необходимы для работы специалистом по данным.

Улучшите свои навыки управления данными с помощью курсов по управлению данными Simplilearn. Ускорьте свое путешествие в области науки о данных с помощью комплексного учебного курса для специалистов по данным Simplilearn. Освойте востребованные навыки, решайте реальные задачи и станьте опытным специалистом по данным.

Технические навыки, необходимые для специалистов по данным

Некоторые из наиболее важных навыков специалиста по техническим данным:

Некоторые ученые, работающие с данными, имеют докторскую степень. или степень магистра в области статистики, информатики или техники. Этот образовательный опыт обеспечивает прочную основу для любого начинающего специалиста по данным, а также обучает основным навыкам специалиста по данным и навыкам работы с большими данными, необходимым для достижения успеха в этой области, в том числе:

Некоторые школы теперь предлагают специализированные программы, адаптированные к образовательным требованиям для продолжения карьеры в области науки о данных, что дает студентам возможность сосредоточиться на области обучения, которая их больше всего интересует, и за более короткий период времени.

Некоторые из множества доступных вариантов включают массовые открытые онлайн-курсы (МООК) или учебные курсы, такие как сертификационные курсы Simplilearn по большим данным и аналитике. Эти типы программ предлагают практические методы обучения, которые вы не найдете в пределах учебника, включая практический подход к изучению востребованных навыков в области науки о данных, проекты Capstone и другие упражнения, которые помогают подготовить студентов к тому, чтобы стать учеными по данным.

Другие необходимые навыки специалиста по техническим данным включают в себя:

1. Программирование

Вам необходимо знать различные языки программирования, такие как Python, Perl, C/C++, SQL и Java, причем Python является наиболее распространенным языком кодирования, необходимым для работы в области науки о данных. Эти языки программирования помогают специалистам по данным организовывать неструктурированные наборы данных.

# Совет для профессионалов: чтобы узнать больше о языках программирования, нажмите здесь!

2. Знание SAS и других аналитических инструментов.

Понимание аналитических инструментов — один из наиболее полезных навыков специалиста по данным для извлечения ценной информации из организованного набора данных. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig и R — самые популярные инструменты анализа данных, которые используют специалисты по обработке данных. Сертификаты помогут вам подтвердить свой опыт работы с этими аналитическими инструментами и приобрести ценные навыки в области науки о данных!

3. Опыт работы с неструктурированными данными.

Ученые, работающие с данными, должны иметь опыт работы с неструктурированными данными, поступающими из разных каналов и источников. Например, если специалист по обработке данных работает над проектом, призванным помочь маркетинговой команде провести глубокие исследования, он также должен хорошо разбираться в социальных сетях.

Некоторые из других необходимых навыков специалиста по данным — это машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, вероятность и статистика.

Двигаясь дальше, давайте обсудим нетехнические навыки.

4. Парсинг веб-страниц

Веб-скрапинг — это автоматизированный процесс извлечения данных с веб-страниц.

5. МО с ИИ и ДО с НЛП:

Глубокое обучение (DL) с обработкой естественного языка (NLP) фокусируется на использовании нейронных сетей для обработки и понимания человеческого языка. Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) связаны с обучением компьютеров обучению на основе данных.

6. Навыки решения проблем:

Навыки решения проблем – способность оценивать сложные проблемы и разрабатывать действенные ответы.

7. Вероятность и статистика:

Статистика и вероятность – это изучение случайности и неопределенности в статистике, а также применение математических инструментов для принятия решений.

8. Многомерное исчисление и линейная алгебра:

Передовые математические идеи, используемые в машинном обучении и анализе данных, включают многомерное исчисление и линейную алгебру.

9. Управление базой данных:

Процедура организации, сохранения и доступа к данным в системе баз данных известна как управление базами данных.

Узнайте все о науке о данных на нашей эксклюзивной странице ресурсов о карьере в области науки о данных!

10. Облачные вычисления:

Использование удаленных серверов для хранения, контроля и обработки данных и приложений в Интернете известно как облачные вычисления.

11. Microsoft Excel:

Microsoft Excel — это программа для работы с электронными таблицами, используемая для отображения и анализа данных.

12. DevOps:

Техника разработки программного обеспечения, в которой особое внимание уделяется командной работе и общению между командами разработки и эксплуатации.

13. Извлечение, преобразование и загрузка данных:

Сбор, очистка и подготовка данных к анализу называются извлечением, преобразованием и загрузкой данных.

14. Бизнес-аналитика:

Бизнес-аналитика — это процесс использования инструментов и методов анализа данных для получения знаний и принятия бизнес-решений.

15. Нейронные сети:

Специалист по данным должен обладать навыками проектирования, обучения и тонкой настройки нейронных сетей для различных вариантов использования, а также знанием различных архитектур и структур нейронных сетей.

16. Развертывание модели:

Ученые, работающие с данными, нуждаются в опыте развертывания моделей, что предполагает предоставление обученных моделей машинного обучения для использования в производственных средах.

17. Структуры данных и алгоритмы:

Фундаментальные идеи в информатике, лежащие в основе эффективного хранения, поиска и вычислительных задач данных, известны как структуры данных и алгоритмы.

Нетехнические навыки, необходимые для специалистов по данным

Наряду с техническими навыками специалиста по данным, мы теперь сосредоточим внимание на нетехнических навыках, которые необходимы, чтобы стать специалистом по данным. Они относятся к личным навыкам, и их может быть трудно оценить, просто взглянув на образовательную квалификацию, сертификаты и т. д. Они включают:

18. Сильная деловая хватка

Лучший способ продуктивно использовать технические навыки — иметь сильную деловую хватку. Без этого начинающий специалист по данным, возможно, не сможет распознать проблемы и потенциальные проблемы, которые необходимо решить для роста организации. Это важно для того, чтобы помочь организации, в которой вы работаете, изучить новые возможности для бизнеса.

19. Сильные коммуникативные навыки

Следующим в списке лучших навыков специалиста по данным является общение. Ученые, работающие с данными, четко понимают, как извлекать, понимать и анализировать данные. Однако для того, чтобы вы добились успеха в своей роли и чтобы ваша организация получила выгоду от ваших услуг, вы должны иметь возможность успешно сообщать о своих выводах членам команды, которые не имеют такого же профессионального опыта, как вы.

#pro совет, взгляните на эти ресурсы:

1. Роли коммуникации в проектах
2. Эффективная коммуникация
3. Важность хорошего общения

20. Отличная интуиция данных

Это, пожалуй, один из наиболее важных нетехнических навыков специалиста по данным. Ценная информация о данных не всегда очевидна в больших наборах данных, а знающий специалист по данным обладает интуицией и знает, когда нужно заглянуть за пределы поверхности для получения ценной информации. Это делает работу специалистов по обработке данных более эффективной, а приобретение этих навыков зависит от опыта и правильной подготовки. Однако эти навыки специалиста по данным приходят с опытом, и учебные курсы — отличный способ их отточить.

21. Аналитический склад ума:

Способность разбирать сложные проблемы на составные части, анализировать эти части и делать выводы на основе данных.

22. «Нестандартное» мышление:

Использование творческого и инновационного мышления для генерации новых идей и нестандартных ответов.

23. Критическое мышление:

Процесс оценки и анализа данных с целью вынесения суждения или выбора известен как критическое мышление.

24. Принятие решений:

Принятие решений предполагает выбор наилучшего образа действий из ряда альтернатив после тщательного взвешивания всей соответствующей информации.

Как стать специалистом по данным?

Чтобы стать специалистом по данным, вам необходимо получить прочные знания в области математики, статистики и программирования. Получите опыт в области манипулирования, анализа и визуализации данных. Овладейте методами и алгоритмами машинного обучения. Создайте портфолио проектов, демонстрирующих ваши навыки. Постоянное обучение и пребывание в курсе тенденций отрасли также необходимы для успеха в этой области. Вы можете следовать этому пошаговому руководству, чтобы полностью понять процесс становления специалистом по данным.

Выберите правильную программу для своего карьерного роста

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение в отношении вашей карьеры в области науки о данных, мы предоставили всестороннее сравнение всех наших курсов. Это подробное сравнение поможет вам выбрать программу, которая лучше всего соответствует вашим целям и стремлениям, гарантируя, что вы останетесь впереди в динамичной области науки о данных.

Сделайте первый шаг к достижению своих карьерных целей и зарегистрируйтесь в аккредитованной программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных сегодня.

Часто задаваемые вопросы

1. Требует ли наука о данных кодирования?

Да, наука о данных нуждается в кодировании, поскольку она использует такие языки, как Python и R, для создания моделей машинного обучения и работы с большими наборами данных.

2. Какой язык программирования мне следует выучить в первую очередь, чтобы стать специалистом по данным?

В зависимости от конкретных требований к работе Python становится популярным языком для анализа данных благодаря простоте использования и обширной библиотечной поддержке.

3. Могу ли я стать специалистом по данным без ученой степени?

Да, чтобы стать специалистом по данным, не всегда требуется ученая степень. Использование проектов и стажировок для демонстрации способностей и опыта также может привести к открытию вакансий.

4. Могу ли я стать специалистом по данным без опыта?

Вы можете стать специалистом по данным, даже если у вас нет предыдущего опыта. Необходимые навыки можно приобрести, создав сильное портфолио индивидуальных проектов и обучаясь на онлайн-ресурсах.

5. Трудно ли стать специалистом по данным?

Стать специалистом по данным может быть непросто, поскольку для этого требуется сочетание технических навыков, знаний предметной области и практического опыта. Эта область охватывает различные дисциплины, такие как математика, статистика, программирование и машинное обучение. Однако при самоотверженности, постоянном обучении и практической практике можно приобрести необходимые навыки и добиться успеха в качестве специалиста по данным.