6 основных задач, которые каждый специалист по данным выполняет в каждом проекте.
Когда вы думаете о новой карьере, вы часто изучаете этот карьерный путь и то, что нужно, чтобы сделать это и добиться в нем успеха. В жизни есть четкие и прямые карьерные пути. Вы знаете, чему следует научиться, что нужно практиковать и что вы будете делать, когда получите работу. Например, если вы хотите стать учителем математики, вам нужно поработать над математикой и коммуникативными навыками.
У вас есть четкая дорожная карта того, что вам нужно сделать, чтобы достичь своей конечной цели. Эта ясность может существенно повлиять на количество времени и усилий, которые вам нужно вложить, чтобы сделать успешную карьеру. При этом не всегда легко получить четкую, пошаговую дорожную карту для конкретной карьеры. Это особенно верно, когда вы планируете карьеру в сфере технологий.
В целом, область технологий - и науки о данных - в частности, обширна, с множеством подразделений и подполей, которые могут сильно различаться. Вот почему ориентироваться в области технологий не так просто, как перемещаться по некоторым другим областям. Но сегодня давайте сосредоточимся на науке о данных как на пути карьеры. Наука о данных - это общий термин, который часто используется для описания различных карьерных путей, связанных с данными.
Но в науке о данных есть разные области и специальности, которыми вы можете заниматься. Из-за такого разнообразия часто бывает сложно получить четкое представление о том, что в действительности влечет за собой специалист по данным. Доказательство этого можно найти по тому, сколько раз меня, и я уверен, других специалистов по данным спрашивают: «Итак, чем вы на самом деле занимаетесь как специалист по данным?».
В этой статье я попытаюсь объяснить некоторые из средств, с помощью которых можно стать специалистом по анализу данных. По сути, я расскажу о некоторых задачах, которые большинство специалистов по данным выполняет в своей повседневной работе.
№1: Сбор данных
В начале каждого проекта в области науки о данных специалистам по обработке данных необходимо собирать и собирать данные, часто из разных ресурсов - из Интернета или базы данных - для анализа и применения алгоритмов. Иногда специалист по анализу данных не собирает данные самостоятельно, а готовит их для анализа у своего клиента или компании. Этот процесс является основным и важным навыком, который вам необходимо освоить в качестве первого шага специалиста по данным. В основном это означает сбор информации по определенной теме за определенный период времени.
№2: Очистка данных
Когда у нас есть данные, нам нужно будет выполнить некоторую предварительную обработку, прежде чем мы перейдем к их анализу, а именно очистке данных. Когда данные собираются из разных ресурсов, они часто содержат неправильные, поврежденные или повторяющиеся записи. Эти значения могут вызвать серьезные ошибки в результатах. Вот почему их удаление приводит к лучшим и точным результатам. В процессе очистки данных есть различные этапы, такие как исправление структурных ошибок, удаление дубликатов и заполнение недостающих данных.
№3: Анализ данных
После того, как мы получим наши данные в чистой, структурированной форме, мы можем перейти к следующему шагу, анализу данных и поиску закономерностей. Этот шаг часто содержит различные формы визуализации и применение статистических и / или логических методов, чтобы попытаться выяснить, содержат ли данные какие-либо закономерности или аномалии, которые могут помочь нам определить лучший алгоритм или модель для дальнейшего применения для получения точных результатов.
№4: Применить модель к данным
Теперь мы, наконец, подходим к интересной части каждого проекта в области науки о данных, а также к шагу, на котором вы чувствуете, к какой конкретной специальности принадлежит ваш проект. Вам нужно будет использовать информацию, полученную на предыдущем шаге, чтобы выбрать подходящую модель, и ваша модель может варьироваться в зависимости от вашего приложения и желаемых результатов.
№5: Интерпретация результатов
Этот шаг идет рука об руку с предыдущим; По сути, у вас будут некоторые потенциальные кандидаты в модели, а затем вы примените их к своим данным и проверите результаты. Выбор правильной модели сильно повлияет на результаты, которые вы собираетесь получить. Но как только вы получите эти результаты, вам нужно будет разобраться в них и использовать их для прогнозирования будущих данных или принятия важных бизнес-решений.
№6: Сообщите результаты
Как вы сейчас думаете, шаги, применяемые для любого проекта в области науки о данных, могут показаться простыми, но на самом деле они требуют много размышлений, анализа и практики. И после всех этих усилий вам необходимо предоставить свои результаты своим руководителям или клиентам и сообщить о них. Итак, еще один важный навык, над которым должен работать специалист по данным, - это научное общение и визуализация. Это очень важный шаг, потому что он может как сделать, так и разрушить ваш проект. Если у вас не очень хорошие коммуникативные навыки, вы не сможете эффективно продемонстрировать свой труд и поделиться своими результатами.
Последние мысли
Некоторые карьерные пути имеют четкое описание работы. Если вы спросите кого-нибудь, чем он занимается, и скажете, что он учитель математики или хирург, часто не будет никаких уточнений относительно того, что они на самом деле имеют в виду. Но если вы когда-нибудь назовете себя специалистом по анализу данных, то в 90% случаев вас спросят, что это означает или что вы делаете как специалист по данным.
Причина такой расплывчатости - это общий термин «специалист по данным», который используется для описания различных ролей и должностных инструкций. Проще говоря, специалист по данным - это человек, который имеет дело с данными и пытается использовать их для принятия более эффективных бизнес-решений. И несмотря на разные доступные роли в науке о данных, от аналитика до эксперта по машинному обучению или эксперта по большим данным, почти все специалисты по данным используют данные, чтобы лучше понять мир.
В этой статье я попытался просто выразить словами, чем на самом деле занимаются специалисты по данным ежедневно и что требуется для успешной работы с данными. Итак, в следующий раз, когда кто-то спросит вас: «Чем вы занимаетесь как специалист по данным?», У вас будет хороший способ ответить на него.
