Technologische Neuigkeiten, Bewertungen und Tipps!

Grundpfeiler und erforderliche Fähigkeiten für einen erfolgreichen Datenwissenschaftler | Datenwissenschaft

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Grundpfeiler und erforderliche Fähigkeiten für einen erfolgreichen Datenwissenschaftler | Datenwissenschaft

Mit der ständig wachsenden Nachfrage nach Datenwissenschaftlern gibt es einen plötzlichen Anstieg der Datenwissenschaftsanwärter. Egal auf welcher Karriereebene, viele Berufstätige und Studenten versuchen, in den Bereich der Datenwissenschaft zu wechseln.

Aber welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu sein, ist die häufigste Frage, die sich jeder angehende Datenwissenschafts-Enthusiast stellt. Jedes Unternehmen möchte sein datenwissenschaftliches Arsenal erweitern. Daher steigt der Bedarf an einem guten Datenwissenschaftler von Tag zu Tag. Hier haben wir versucht, einige wichtige Grundpfeiler hervorzuheben, die einen Datenwissenschaftler aus der Masse hervorheben, sei es in der Sprache der Datenwissenschaft Ausreißer das jeder sucht:

  • Mathematik / Lineare Algebra / Statistik – Dies ist das Rückgrat eines jeden Datenwissenschaftlers; Fundierte Kenntnisse in linearer Algebra, Infinitesimalrechnung, Mathematik, Grafiken, Statistik usw. sind unerlässlich, da sie die Bausteine ​​jeder Lösung für maschinelles Lernen sind. Ohne diese Kenntnisse werden ML-Lösungen zu einer Black Box, und ein Datenwissenschaftler ist den Modellen ausgeliefert. Diese Konzepte sind von grundlegender Bedeutung für das Verständnis der Trends, Muster und Ergebnisse Ihrer Modelle.
  • Algorithmen für maschinelles Lernen / Deep Learning – Hier passiert die Magie; Daher ist es eine wesentliche erforderliche Fähigkeit. Ein Datenwissenschaftler sollte die vollständige Funktionsweise eines ML/DL-Algorithmus verstehen, um eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, welcher Algorithmus wo angewendet werden soll, wie er den vorhandenen Algorithmus entsprechend den angegebenen Daten optimieren kann, und seinen eigenen Algorithmus schreiben. Bestehende Algorithmen funktionieren bei unseren realen Daten oft nicht gut; Daher besteht die Notwendigkeit, einen benutzerdefinierten Algorithmus zu schreiben, was nur möglich ist, wenn Sie die vorhandenen ML/DL-Algorithmen in- und auswendig kennen. Typischerweise ist diese Phase das, was wir umgangssprachlich als Data Science bezeichnen.
  • Kenntnisse der Programmiersprache – Nachdem Sie alle mathematischen/statistischen Konzepte erlernt haben, ist es wichtig, mindestens eine Programmiersprache zu kennen, um das Problem umzusetzen und zu lösen. Daher sind Kenntnisse in Sprachen wie Python und R unerlässlich. Diese Sprachen verfügen über viele vordefinierte Pakete und Funktionen, die in verschiedenen Phasen der Entscheidung für eine Data-Science-Lösung hilfreich sind. Insbesondere Pakete wie NumPy und Pandas in Python sind die bevorzugten Tools für die Datenanalysephase.
  • Geschäftssinn/Domänenwissen– Maschinen verstehen nur Zahlen, nicht die Bedeutung dieser Zahlen, z. B. 100 $ Gehalt einer Person entsprechen dem Alter eines Mannes, der 100 Jahre alt ist. Es ist das Domänenwissen, das diesen Zahlen Bedeutung verleiht. Um Ihre Lösung effektiv zu modellieren, sollte ein Datenwissenschaftler daher über ein fundiertes Verständnis der Daten verfügen (nicht nur den statistischen Teil davon, sondern auch die geschäftliche Seite davon).
  • Geschichtenerzählen – Zu guter Letzt – die 5. Säule ist das Storytelling. Das bedeutet, dass ein Datenwissenschaftler in der Lage sein sollte, einem Laien oder den Stakeholdern die kompliziertesten/anspruchsvollsten Modelle zu erklären, ohne Kompromisse bei den geteilten Informationen einzugehen. Dies ist eine sehr unterschätzte Fähigkeit, aber eine der wichtigsten, da Sie sowohl statistisch als auch funktional davon überzeugen müssen, dass Ihr Modell das betreffende Geschäftsproblem löst.

Um sicherzustellen, dass Sie als Datenwissenschaftler auf diesem Markt relevant sind, ist es von entscheidender Bedeutung, diese grundlegenden Fähigkeiten zu entwickeln und sie entsprechend der sich ständig weiterentwickelnden Technologie zu verbessern. Positiv zu vermerken ist, dass jeden Tag zahlreiche Inhalte entwickelt werden und sofort verfügbar sind, was die Beschäftigung in diesem Bereich noch interessanter macht.

~ Nishkam Shivam, Datenwissenschaftler @ Bristlecone | Ex-Walmart | Ex-Accenture

Data Science hat sich als Voraussetzung für die Entwicklung effektiver datengesteuerter Entscheidungen und aufschlussreicher Geschäftsstrategien etabliert. Treten Sie dieser aufstrebenden Domain bei, indem Sie sich bei a anmelden Datenwissenschaftskurs mit Wix India. Lernen Sie anhand von Fallstudien und Beispielen aus der Praxis, die von Dozenten erstklassiger Business Schools unterrichtet werden.

Table of Contents