Прокачайте свою карьеру с помощью этих востребованных навыков

Наука о данных — это междисциплинарная область, объединяющая информатику, статистику и предметные знания для выявления закономерностей в данных. Отрасль постоянно меняется, и способности, необходимые для того, чтобы стать хорошим специалистом по данным, также меняются вместе с технологиями. В этом посте мы рассмотрим основные технические компетенции, которые потребуются специалистам по данным в 2023 году.

1. Машинное обучение

Машинное обучение — одна из самых востребованных способностей в науке о данных. Компьютеры можно научить учиться на данных без явного программирования с использованием техники, называемой машинным обучением. Это помогает специалистам по данным создавать модели прогнозирования или принятия решений на основе данных.

Прогнозная аналитика, обработка естественного языка, распознавание изображений и аудио и другие области широко используют машинное обучение. В 2023 году компании будут искать специалистов по данным, обладающих опытом в различных методах машинного обучения, таких как деревья решений, случайные леса и нейронные сети.

2. Программирование

Программирование — еще один невероятно востребованный талант в науке о данных. Чтобы получить представление о данных, специалисты по данным используют ряд языков программирования, включая Python, R и SQL. Благодаря своей простоте и наличию нескольких библиотек и фреймворков для анализа и визуализации данных, Python особенно популярен в сообществе специалистов по данным. В 2023 году большим спросом будут пользоваться специалисты по данным, имеющие опыт использования NumPy, pandas и scikit-learn, а также библиотеки Python для обработки и анализа данных.

Языки программирования, востребованные в 2023 году

  1. Python. Одним из наиболее широко используемых компьютерных языков для обработки данных является Python. Его большое и активное сообщество упрощает поиск ресурсов и поддержки. Python хорошо известен своей простотой и легкостью для понимания, что упрощает его освоение новичками. В Python доступны многочисленные библиотеки для работы с данными, включая NumPy, pandas и scikit-learn.
  2. R. Еще одним популярным языком программирования для обработки данных является R. Он обычно используется для статистического анализа и визуализации данных. Многочисленные библиотеки и пакеты в R, в том числе ggplot2, dplyr и tidyr, предназначены для работы с данными. Кроме того, у R есть активное сообщество, которое упрощает поиск инструментов и помощи.
  3. SQL. Компьютерный язык, используемый для поддержки баз данных и работы с ними, называется SQL. Поскольку данные часто хранятся в базах данных и требуют доступа и очистки перед анализом, это критически важный навык для специалистов по обработке и анализу данных. Помимо создания и обслуживания баз данных, SQL также используется для анализа данных.
  4. Джулия: В мире науки о данных Джулия, относительно новый язык программирования, становится все более и более известным. Это прекрасный вариант для специалистов по данным, которым необходимо работать с огромными наборами данных, потому что он быстрый и простой в использовании. Кроме того, Julia содержит множество библиотек, созданных специально для работы с данными, например DataFrames.jl и Gadfly.jl.
  5. Scala: обработка больших данных выполняется с помощью компьютерного языка Scala. Он совместим с Apache Hadoop и создан для взаимодействия с Apache Spark, популярной платформой для обработки больших данных. Для специалистов по данным, которым необходимо работать с огромными наборами данных и выполнять распределенные вычисления, Scala является подходящим вариантом.
  6. MATLAB. Ученые, работающие с данными, часто используют в своей работе компьютерный язык MATLAB. Это хороший вариант для специалистов по данным, которые должны выполнять задания по визуализации данных из-за его репутации обладателя сильных навыков визуализации. Множество библиотек в MATLAB специально предназначены для работы с данными, включая набор инструментов для статистики и машинного обучения.
  7. Java: наука о данных широко использует компьютерный язык Java. Это надежный вариант для специалистов по данным, которым необходимо работать с огромными наборами данных из-за его стабильности и масштабируемости. На Java доступен ряд библиотек для работы с данными, включая Weka и RapidMiner.

3. Визуализация данных

Еще один жизненно важный навык для специалистов по данным — визуализация данных. Для принятия решений требуется возможность отображать данные в понятной форме, а инструменты для визуализации данных, такие как Tableau, ggplot и matplotlib, упростили создание эстетически приятных и обучающих представлений данных. Поскольку предприятия пытаются принимать решения, основанные на данных, в 2023 году будет большой спрос на специалистов по обработке и анализу данных с опытом визуализации данных.

4. Большие данные

Наука о данных также имеет значительный спрос на технологии больших данных, такие как Hadoop и Spark. Благодаря этим технологиям специалисты по данным могут эффективно обрабатывать и анализировать огромные объемы данных. Поскольку в 2023 году предприятия все больше полагаются на большие данные для получения информации и принятия решений, специалисты по данным, обладающие знаниями в области технологий больших данных, таких как Hadoop и Spark, будут пользоваться большим спросом.

5. Инжиниринг данных

Еще одна важная способность науки о данных — инженерия данных. Инфраструктура, необходимая для науки о данных, проектируется, создается и поддерживается инженерами данных. Чтобы убедиться, что данные надежны, доступны и чисты, они тесно сотрудничают с учеными данных. Поскольку в 2023 году все больше компаний переносят свои данные в облако, инженеры данных с опытом работы с платформами облачных вычислений, такими как AWS, Azure и GCP, будут пользоваться большим спросом.

6. Статистика

Еще одна ключевая компетенция в науке о данных — статистика. Статистические методы используются учеными для выявления тенденций в данных и создания прогнозов. В 2023 году будет большой спрос на специалистов по данным, обладающих опытом в области статистического анализа, проверки гипотез и байесовских методов.

Знание предметной области — еще одна важная способность для специалистов по данным. Чтобы извлечь из данных ценную информацию, специалисты по обработке и анализу данных должны иметь полное представление о секторе, в котором они работают. Специалисты по данным, обладающие знаниями в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и электронная коммерция, будут очень востребованы в 2023 году.

В заключение, наука о данных — это профессия, которая постоянно развивается, и способности, необходимые для достижения успеха в этой области, также меняются. Специалисты по данным будут пользоваться большим спросом в 2023 году, если у них есть опыт в машинном обучении, программировании, визуализации данных, технологиях больших данных, инженерии данных, статистике и знании предметной области. Чтобы помочь им в принятии решений на основе данных, предприятия будут искать специалистов по данным, которые обладают комбинацией этих способностей.

Если вы почувствовали, что я дополнил вашу точку зрения, не забудьте поставить «аплодисменты» и показать свою поддержку. Кроме того, если у вас есть какие-либо комментарии или предложения, обязательно поместите их в раздел комментариев.

Спасибо за прочтение и подписывайтесь на Сахир Махарадж, чтобы узнать больше!

P.S. «Давайте подключимся на Linkedin! (Кликните сюда)"