Хотите получить новые навыки или освежить старые добрые навыки, пока карантин подходит к концу?

Воздействие этой глобальной пандемии и экономического спада на рынок труда очень неравномерно. В то время как инструменты удаленной работы, такие как Slack и Zoom, ускоряют набор персонала, мы должны решить проблему увольнений и отмененных должностей. В такое время мы все хотим приложить все усилия, чтобы занять позиции, которые все еще открыты.

Это известный факт, что самая большая битва идет с ATS. У каждой должности в области Data Science есть роли и обязанности, которых будет придерживаться нанятый специалист. Если ATS не может определить какие-либо важные навыки или ключевые слова, полагая, что вы не подходите для работы из своего резюме, то вы можете не пройти тест на читабельность ATS.

Чтобы успешно пройти ATS и выделить ваши навыки, я составил список из 30 лучших навыков и ключевых слов для вашей следующей должности в области науки о данных в алфавитном порядке. Давайте посмотрим, что они собой представляют.

1. AWS

Облачные сервисы полезны для предприятий любого размера для подготовки серверной инфраструктуры, значительного снижения затрат на облачное хранилище за счет оплаты только при необходимости. AWS, пионер в области облачных вычислений, стал эффективным инструментом для специалистов по анализу данных.

  1. Эластичное вычислительное облако (EC2)
  2. Простая служба хранения (S3)
  3. Служба реляционной базы данных (RDS)
  4. RedShift
  5. Эластичный MapReduce (EMR)

- это некоторые из экземпляров, используемых с AWS. Опыт работы с облачными сервисами, особенно с таким популярным, как AWS, является огромным плюсом в вашей карьере в области Data Science.

Большинство технологических компаний сейчас зависят от этих услуг и используют их постоянно. Таким образом, если вы знакомы с одной из этих услуг, это обязательно вселит в них уверенность в том, что вам нужно меньше обучения, чтобы попасть на борт. Поскольку все больше и больше людей переходят в науку о данных, вы хотите, чтобы ваше резюме выделялось как можно больше!

2. Большие данные

Наука о данных - это область, которая включает в себя все, что связано с данными. Наука о данных - это процесс, от чистки, добычи, подготовки и анализа.

Под большими данными понимаются огромные объемы данных, которые сложно хранить и обрабатывать в режиме реального времени. Эти данные можно использовать для анализа идей, которые могут привести к принятию более эффективных решений. Принципы Data Science остаются прежними, размер данных увеличивается кратно.

В реальном деловом мире работают именно с большими данными. Итак, с этого момента, какими бы проектами вы ни занимались, вы можете анализировать большие данные.

3. Бизнес-аналитика (BI)

Я не говорю, что бизнес-аналитика является частью науки о данных.

Однако, поскольку им обоим приходится много заниматься изучением данных только для использования в бизнес-процессах, бизнес-аналитику часто ищут в Data Science. Короче говоря, в то время как бизнес-аналитика помогает интерпретировать прошлые данные, Data Science может анализировать прошлые данные, определять тенденции или закономерности, чтобы делать прогнозы на будущее.

BI в основном используется для составления отчетов или описательной аналитики, которые также можно сделать с помощью Data Science, и, следовательно, это хороший навык, которому нужно научиться.

Популярные инструменты бизнес-аналитики.

  1. PowerBI от Microsoft
  2. Табло
  3. SAP Business Intelligence (для предприятий)
  4. Qlik

4. Облачные вычисления

Практика науки о данных часто включает использование продуктов и услуг облачных вычислений, чтобы помочь специалистам в области данных получить доступ к ресурсам, необходимым для управления и обработки данных.

Ежедневная роль Data Scientist обычно включает анализ и визуализацию данных, которые хранятся в облаке. Возможно, вы читали, что наука о данных и облачные вычисления идут рука об руку, как правило, потому, что облачные вычисления дают ученым возможность использовать платформы, которые обеспечивают доступ к базам данных, фреймворкам, языкам программирования и операционным инструментам.

  1. Amazon - AWS
  2. Облачная платформа Google - GCP
  3. Microsoft - Azure
  4. Alibaba - Облако Alibaba

5. Аналитика данных

Наука о данных - это общий термин, охватывающий несколько связанных дисциплин, включая аналитику данных. В то время как специалист по анализу данных должен прогнозировать будущее на основе прошлых шаблонов, аналитики данных извлекают значимую информацию из различных источников данных.

Аналитика данных включает описательный, диагностический, предписывающий и прогнозный анализ, каждый из которых имеет собственное приложение.

Приложения аналитики данных кажутся бесконечными. Каждый день собирается все больше и больше данных, что открывает новые возможности для применения аналитики данных во многих сферах бизнеса, науки и повседневной жизни.

6. Исследование данных

У вас есть данные в хранилище, но эти данные довольно противоречивы. Поэтому вам нужно очистить и унифицировать беспорядочные и сложные наборы данных для облегчения доступа и анализа.

Исследовательский анализ данных (EDA) - это первый шаг в процессе анализа данных. Здесь вы разбираетесь в имеющихся данных, а затем выясняете, какие вопросы вы хотите задать и как их сформулировать, а также как лучше всего управлять доступными источниками данных, чтобы получить нужные ответы.

7. Управление данными

Многие данные, с которыми вы будете работать, будут беспорядочными, значения могут отсутствовать, может быть несогласованное форматирование с датами и строками. Вам нужно будет очистить и обработать ваши данные, прежде чем вы начнете обработку.

Ценность данных не зависит от их источника, качества или формата; его ценность зависит от того, что вы с ним делаете!

Управление данными включает в себя сбор, проверку, хранение, защиту и обработку необходимых данных. Управление данными может включать такие навыки, как -

  1. Data Wrangling - преобразование и отображение данных для последующих операций
  2. Обработка данных - извлечение, преобразование, классификация информации из необработанных данных
  3. Безопасность данных - защита от несанкционированного доступа и повреждения данных
  4. Управление данными - управление доступностью, удобством использования, целостностью и безопасностью
  5. Обработка данных - упростите чтение или упорядочьте данные
  6. Моделирование данных - связи между данными, запросами, потоком данных проектирования
  7. Перенос данных - выбор, подготовка, извлечение, преобразование, передача данных
  8. Хранилище данных - храните данные из источников для отчетности и анализа
  9. Преобразование данных и многое другое ..

8. Визуализация данных

Визуализация данных - одна из самых важных частей анализа данных. Всегда было важно представить данные в понятном и визуально привлекательном формате. Визуализация данных - один из навыков, которым должны овладеть специалисты по данным, чтобы лучше общаться с конечными пользователями. Есть несколько инструментов, таких как Tableau, Power BI, которые предоставляют приятный интуитивно понятный интерфейс.

Это, конечно, важная часть науки о данных, поскольку она позволяет ученым описывать и сообщать свои выводы технической и нетехнической аудитории. Такие инструменты, как matplotlib, ggplot или d3.js, позволяют нам это делать. Еще один хороший инструмент для этого - Tableau.

9. DevOps

Я всегда слышал и верил, что Data Science предназначена для тех, кто разбирается в математике, статистике, алгоритмах и управлении данными. Однако недавно я заметил растущее значение DevOps для науки о данных.

DevOps - это набор методов, сочетающих разработку программного обеспечения и ИТ-операции, целью которых является сокращение жизненного цикла разработки и обеспечение бесперебойной доставки с высоким качеством программного обеспечения.

Команды DevOps тесно сотрудничают с группами разработчиков для эффективного управления жизненным циклом приложений. Преобразование данных требует тесного сотрудничества групп специалистов по анализу данных с DevOps. Ожидается, что команда DevOps предоставит высокодоступные кластеры Apache Hadoop, Apache Kafka, Apache Spark и Apache Airflow для извлечения и преобразования данных.

Что можно сделать с помощью DevOps для науки о данных?

  1. Предоставление, настройка, масштабирование и управление кластерами данных
  2. Управление информационной инфраструктурой путем непрерывной интеграции, развертывания и мониторинга данных
  3. Создавайте сценарии для автоматизации подготовки и настройки фундамента для различных сред.

10. ХАДООП

Hadoop просто необходим специалистам по анализу данных.

Основная функциональность Hadoop - это хранение больших данных. Это также позволяет пользователям хранить все формы данных, то есть как структурированные, так и неструктурированные данные. Hadoop также предоставляет такие модули, как Pig и Hive для анализа крупномасштабных данных.

Я не буду говорить, что Hadoop необходим, чтобы стать специалистом по данным, но специалист по данным должен знать, как получить данные в первую очередь для проведения анализа, а Hadoop - это именно та технология, которая хранит большие объемы данных, где специалист по данным может работать.

11. Машинное обучение

Машинное обучение, как следует из названия, представляет собой процесс создания интеллектуальных машин, способных думать, анализировать и принимать решения. Создавая точные модели машинного обучения, организация имеет больше шансов определить прибыльные возможности или избежать неизвестных рисков.

Вы должны хорошо разбираться в различных контролируемых и неконтролируемых алгоритмах.

Глубокое обучение вывело традиционные подходы к машинному обучению на новый уровень. Он вдохновлен биологическими нейронами (клетками мозга). Идея состоит в том, чтобы имитировать человеческий мозг. Используется большая сеть таких искусственных нейронов, известная как глубокие нейронные сети. В настоящее время большинство организаций запрашивают знания о глубоком обучении, так что не упустите это.

12. Многомерное исчисление и линейная алгебра

Большинство машинного обучения, неизменно моделей науки о данных, построено с использованием нескольких предикторов или неизвестных переменных. Знание многомерного исчисления важно для построения модели машинного обучения. Вот некоторые из математических тем, с которыми вы можете быть знакомы, чтобы работать в Data Science:

  1. Производные и градиенты
  2. Шаговая функция, сигмовидная функция, функция логита, функция ReLU (выпрямленная линейная единица)
  3. Функция затрат (наиболее важная)
  4. Построение функций
  5. Минимальное и максимальное значения функции
  6. Скалярные, векторные, матричные и тензорные функции

Наука о данных, вероятно, не лучший выбор карьеры для людей, которые не любят или плохо разбираются в математике. Специалист по анализу данных - это тот, кто преуспевает в математике и статистике, имея при этом возможность тесно сотрудничать с руководителями бизнес-подразделений, чтобы сообщать о том, что на самом деле происходит, в «черном ящике» сложных уравнений.

13. MATLAB

MATLAB, разработанный MathWorks, отображает полный набор возможностей для глубокого обучения и обеспечивает сквозной интегрированный рабочий процесс от исследования до прототипа.

Науке о данных и машинному обучению приходится много работать с матрицами, и MATLAB лучше всего подходит для матричных вычислений, легко проектируя сложные нейронные архитектуры с меньшим количеством строк кода.

Курс Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera преподает машинное обучение на Octave - синониме MATLAB. Не помешало бы дополнительное умение сделать ваше резюме достойным внимания, не так ли?

14. Python, R

Конечно! Data Science - это, по сути, программирование. Навыки программирования для науки о данных объединяют все фундаментальные навыки, необходимые для преобразования необработанных данных в практические идеи. Хотя нет конкретного правила о выборе языка программирования, Python и R являются наиболее предпочтительными.

Я не религиозный человек в отношении предпочтений языков программирования или платформ. Специалисты по Data Scientist выбирают язык программирования, который отвечает требованиям постановки задачи. Однако Python, похоже, стал ближе всего к лингва-франка для науки о данных.

Узнайте больше о 10 лучших библиотеках Python для науки о данных здесь.

15. SAS

Что касается программного обеспечения для аналитики, SAS - один из старейших. У SAS есть собственный язык программирования, напоминающий SQL. Будущее любого языка аналитики данных в ближайшие несколько лет действительно радужно, поскольку квалифицированные специалисты не доступны по высокому спросу. Основные причины попасть в SAS:

Вакансии в SAS - знания о востребованных навыках программирования SAS удивительны. Статистика показывает, что 70% аналитических заданий выполняются с помощью программирования SAS, за которым следует R, а затем Python. Постоянно развивающиеся функции в соответствии с потребностями отрасли - один из основных факторов в его пользу.

Есть огромный простор SAS на посвежее. Банки активно используют SAS, равно как и страховые компании и другие финансовые компании, такие как HSBC, Citi, JP Morgan и Wells Fargo. SAS предлагает несколько программ сертификации, чтобы научиться этому навыку.

16. SPSS

Программная платформа IBM SPSS предлагает расширенный статистический анализ, обширную библиотеку алгоритмов машинного обучения, анализ текста, расширяемость с открытым исходным кодом, интеграцию с большими данными и плавное развертывание в приложениях.

Я могу сказать, что IBM SPSS - относительно менее используемый инструмент. Он более популярен среди ученых-исследователей и академиков для исследований в области социальных наук, психологии, финансов, человеческих ресурсов и т. Д. Хотя большинство специалистов по обработке данных и отраслей используют R, Python или SAS в качестве основных инструментов, SPSS - отличный инструмент, если вы работаете в области психологии или смежной области.

Некоторые также говорят, что SPSS умирает с приходом R, SPSS

17. Статистика

Как специалист по данным, вы должны уметь работать с такими инструментами, как статистические тесты, распределения и оценщики максимального правдоподобия. Хороший специалист по данным поймет, какой метод является правильным подходом к его / его проблеме. С помощью статистики вы можете помочь заинтересованным сторонам принимать решения, а также разрабатывать и оценивать эксперименты.

18. SQL

SQL - это язык четвертого поколения; предметно-ориентированный язык, предназначенный для управления данными, хранящимися в RDMS (системе управления реляционными базами данных), и для паровой обработки в RDSMS (системе управления реляционными потоками данных). Мы можем использовать его для обработки структурированных данных в ситуациях, когда переменные данных связаны друг с другом, что является основой Data Science.

19. Табло

Tableau - очень популярный и мощный инструмент визуализации данных, используемый в наши дни в Business Intelligence. С Tableau аналитика данных выполняется быстро и надежно. С панелями мониторинга и рабочими таблицами визуализации Tableau охватывает от упрощения необработанных данных до очень легко понятного формата, очистки данных и выявления основных тенденций и закономерностей.

В течение некоторого времени крупные фирмы, такие как PepsiCo, Verizon, Charles Schwab, Coca-Cola, Chipotle, используют Tableau для использования своих данных и принятия окончательных обоснованных решений. Такой инструмент, как Tableau, необходимо знать всем, кто интересуется карьерой в области Data Science или Data Analytics.

20. VBA

Excel - один из наиболее часто используемых инструментов в самых разных компаниях. Сам по себе Excel очень гибкий и мощный, однако, когда даже сложных функций недостаточно, на помощь приходит VBA.

Вы можете вычислять, моделировать или обрабатывать данные в VBA. Excel VBA имеет свои ограничения и альтернативы. Эту же работу можно эффективно выполнять в SQL или Python, однако это явно зависит от требований вашего бизнеса.

Примечание: вы можете изучить VBA, если вы работаете в среде, где файлы Excel играют важную роль в рабочем процессе и, в частности, где результатом вашей собственной работы должен быть сам файл Excel. .

Спасибо за чтение! Надеюсь, вам понравилась статья. Сообщите мне, какой навык вы хотите изучить или изучить в своем путешествии по науке о данных?

Счастливого тента!

Заявление об ограничении ответственности: взгляды, выраженные в этой статье, являются моими собственными и не представляют собой строгое мировоззрение.

Знай своего автора

Раши - аспирант Иллинойского университета в Чикаго. Она любит визуализировать данные и создавать проницательные истории. Когда она не торопится уложиться в школьные сроки, она обожает писать о технологиях, UX и многом другом с чашкой хорошего горячего шоколада.