در این مقاله به بررسی هفت مهارت کلیدی جهت استخدام در حوزه علوم داده می پردازیم.
تفکر انتقادی و حل مسئله
دانش داده همه چیز در مورد یافتن سوزن در انبار کاه است. شما نیاز به یک ذهن حلال مشکل دارید تا بفهمید چه چیزی به کجا می رود و چرا، و چگونه در تصویر بزرگ قرار می گیرد. توانایی تفکر انتقادی به این معنی است که بر اساس داده ها و حقایق، تصمیمات درست و آگاهانه ای می گیرید. این بدان معناست که نظرات شخصی خود را کنار گذاشته و به داده ها اعتماد کنید – در حد منطق. بی طرف بودن در تحلیل خود چالش برانگیز است، اغلب بیشتر از آنچه در ابتدا به نظر می رسد.
دانش داده همه چیز در مورد یافتن سوزن در انبار کاه است. شما نیاز به یک ذهن حلال مشکل دارید تا بفهمید چه چیزی به کجا می رود و چرا، و چگونه در تصویر بزرگ قرار می گیرد. توانایی تفکر انتقادی به این معنی است که بر اساس داده ها و حقایق، تصمیمات درست و آگاهانه ای می گیرید. این بدان معناست که نظرات شخصی خود را کنار گذاشته و به داده ها اعتماد کنید – در حد منطق. بی طرف بودن در تحلیل خود چالش برانگیز است، اغلب بیشتر از آنچه در ابتدا به نظر می رسد.
کار تیمی و ارتباطات
دانشمندان داده به ندرت به صورت مجزا کار می کنند. حتی اگر تنها دانشمند داده در شرکت باشید، از نزدیک با بخش‌های دیگر کار خواهید کرد. صرف نظر از نقش دانش داده خود، شما باید با مشتریان، توسعه دهندگان، دیگر متخصصان داده، طراحان و حتی مدیران اجرایی ارتباط برقرار کرده و با آنها همکاری کنید.
برنامه نويسي
دانش داده بدون برنامه نویسی وجود ندارد. چگونه به کامپیوتر دستور می دهید؟ همه دانشمندان داده باید با نوشتن کد راحت باشند، این روزها احتمالاً در پایتون، R یا SQL. دامنه کاری که با زبان های برنامه نویسی انجام خواهید داد با کارهای برنامه نویسی معمولی متفاوت است، زیرا به سمت کتابخانه های اختصاصی برای تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم سازی و یادگیری ماشین گرایش خواهید داشت.
تجسم داده ها و داستان سرایی
تجسم داده ها سرگرم کننده است. البته بستگی به این دارد که از چه کسی بپرسید، اما بسیاری از مردم آن را رضایت بخش ترین بخش دانش داده و یادگیری ماشین می دانند. کارشناس تجسم داده می داند که چگونه داده ها را مطابق با نیازهای کسب و کار تجسم کند و چگونه تجسم را به هم متصل کند تا داستانی را تعریف کند. این می تواند به سادگی جاسازی چند طرح در یک گزارش PDF، یا به پیچیدگی ساخت یک داشبورد تعاملی متناسب با نیازهای مشتری باشد.
ریاضی و آمار
در مورد اهمیت ریاضیات در یادگیری ماشینی، نظرات تا حدودی متفاوت است. درک در سطح دانشگاه مورد نیاز است، بدون بحث. موضوعاتی مانند جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال نباید مانند یک زبان خارجی به نظر برسند.
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی یک مهارت اصلی برای هر دانشمند داده است. از آن برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی کننده استفاده می‌شود – از رگرسیون خطی ساده تا تولید تصویر پیشرفته با شبکه‌های متخاصم مولد.
استقرار مدل
اگر کاربران تجاری نتوانند از آن استفاده کنند، اهمیتی نمی دهند که شما یک مدل بسیار دقیق دارید. اگر کشتی نتواند شناور شود چه فایده ای دارد؟ غیرمنطقی است که از کاربران غیر فنی انتظار داشته باشیم که به ماشین های مجازی اختصاصی یا نوت بوک های Jupyter متصل شوند تا ببینند مدل شما چگونه کار می کند. به همین دلیل است که توانایی استقرار یک مدل اغلب یک نیاز برای موقعیت‌های مهندس یادگیری ماشین است.
بیشتر بدانید: https://lnkd.in/gdQe-N7S
