2023 年数据科学家所需的 5 大技能
数据科学家是具有数据分析技能的技术专家，能够解决复杂问题。从数学到计算机科学和统计学，他们可以处理各种组件。通常，他们必须处理收集、分析和解释大量数据。如果您打算在数据科学领域发展事业，那么您必须能够将有用的见解融入统计分析之外。数据科学的角色需求量很大。他们的工作在私营部门和公共部门都有。一旦您掌握了数据科学技能，您就可以在教育、金融、咨询和制造业等各个领域工作。
由于技术进步 rcs 数据巴基斯坦 和高需求，数据科学将在 2023 年继续占据主导地位。请继续阅读以了解取得成功所必须具备的数据科学家技能。
数据科学家做什么？
数据科学家必须与业务主管密切合作，了解业务目标。他们利用自己的技能来确定企业如何使用数据来实现目标。数据科学家收集大量数据并对其进行分析。他们使用各种技术提取有意义的信息。他们可能会集成 R 编程和 Python 等工具来提取见解。以下是数据科学家对组织效率的一些职责：
• 从可靠的资源收集大量数据。
• 从不同来源收集大量结构化和非结构化数据
• 使用编程工具将数据转换为有意义的信息
• 在数据分析后创建项目蓝图。
• 制作易于理解的数据可视化
• 维护、编辑和分析数据以识别模式和趋势
• 使用机器学习框架进行数学计算。
• 改进数据收集程序以创建分析系统
• 创建自动异常检测系统并跟踪其性能
• 创建数据仪表板和可视化
• 识别数据分析问题
• 建立正确的数据集和变量
• 清理和验证数据以提供准确性和统一性
• 分析数据以发现解决方案和机会
• 使用可视化或其他方式与利益相关者讨论调查结果
数据科学家所需的技术技能
如果您拥有知名机构颁发的高级数据科学认证，那么您在市场上就具有价值。此外，要想拥有一份稳定的职业，您还需要具备一些额外的数据科学家技能。数据科学家所需的技术和非技术技能都有助于您成为一名成功的数据科学家。如果您想在市场上树立自己的身份，您必须掌握以下技能：
• 能够准备数据以进行有效分析。您应该知道如何收集、组织、处理和建模收集到的数据。
• 处理大量结构化或非结构化数据。
• 呈现数据以供决策和解决问题
• 可以利用自助分析平台
• 了解使用数据可视化的利弊
• 对市场情景有基本的了解
• 可以应用最佳实践和技术进行分析
• 能够通过仪表板或其他应用程序分享结果
• 可以编写高效且可维护的代码
• 创建程序或算法来分析数据
• 通过 API 收集和训练数据
• 适当地应用数学和统计学
• 执行探索性数据分析。
• 识别基本模式和关系
• 使用统计思维提取有意义的数据
• 了解不同测试模型的优缺点。
• 可以利用机器学习和人工智能
• 训练和实施人工智能解决方案的模型
成为数据科学家最重要的五项技能是什么？
1.编程
您需要了解 Java、Python、Perl、C、C++ 和 SQL 等编程语言。Python 是数据科学角色最常用的编码语言。这些编程语言有助于组织非结构化数据集。具有软件技能的数据科学家是数据科学家职位最合适的候选人。具有软件背景的数据科学家不需要外部资源来管理数据。
由于编程是一组向计算设备发出指令的书面规则，因此它对于数据科学操作至关重要。它有助于在计算机内执行一组任务。编程语言有句法和语法，因此根据工程师选择的编程语言，会分析不同的单词和指令。
2. 统计与数学
数学和统计学是数据科学不可或缺的一部分。任何数据科学家都需要在特定的数学或统计学领域拥有深厚的背景。数据科学家使用统计分析技术从大量数据中提取相关数据。
此外，数据科学中的高级机器学习算法也使用统计数据。它们可以识别数据模式并将其转换为可用格式。数据科学家使用统计数据来收集、分析数据并从数据中得出结论。
3.机器学习
数据科学就是从原始数据中寻找有用的信息。这可以通过在非常精细的层面上分析数据来实现。人们必须了解复杂的行为和趋势。机器学习在这里发挥作用。机器学习算法对于数据科学做出准确的估计至关重要。
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