Obsah
- Vizualizace dat
- Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
- Modelování dat
- Krajta
- Jak / kde se můžete tyto dovednosti naučit
Zdroj: Maxkabakov / Dreamstime.com
Odnést:
Technologický svět cestuje rychlým tempem, a dokonce ani noví absolventi nemusí mít všechny dovednosti, které potřebují pro svou kariéru. Prověřujeme nejlepší dovednosti a diskutujeme o tom, jak je získat.
V závislosti na vaší hlavní, když budete promovat na vysoké škole, možná budete muset naučit další dovednosti, aby byly obchodovatelnější. A podle LinkedIn jsou mezi tři nejlepší dovednosti, které se noví absolventi učí během šesti měsíců po ukončení studia, vizualizace dat, modelování dat a Python.
„V roce 2020 bude svět generovat 50krát větší množství dat než v roce 2011,“ říká Derek Steer, generální ředitel režimu, platforma pro analýzu dat. Síla zpracování dat je nyní levná a přístupná prakticky každé společnosti, a Steer říká, že skutečným problémem je najít lidi se správnými dovednostmi.
Společnosti však rozšiřují definici toho, kdo by měl mít schopnosti rozumět a manipulovat s daty.
"Až donedávna se role prediktivní analýzy převážně týkala zkušených elitních vědců s daty, zatímco zpracování přirozeného jazyka nebo vytváření sofistikovaných datových modelů bylo vyhrazeno pro profesionály s daty se silným inženýrským zázemím," říká Harry Glaser, prezident datového obchodu ve společnosti Sisense, který poskytuje nástroje, které pomáhají profesionálům při vytváření dat při vytváření analytických aplikací. "Trhový tlak však donutil výhledovou analýzu, aby byla běžnou součástí obchodních operací."
A Glaser říká, že to vyžaduje pokročilejší sady dovedností. "To znamená velké změny a nové požadavky, což znamená porozumět dalším jazykům pro manipulaci s daty, které se často používají pro pokročilé analýzy, jako jsou Python a R."
Podívejme se na tyto dovednosti, proč jsou důležité a jak se je může naučit nová známka - nebo kdokoli -.
Vizualizace dat
Vizualizace dat je nejvyšší dovedností, kterou uvádí LinkedIn, ale co je to? „Vizualizace dat převádí data do grafických reprezentací, jako jsou grafy a další vizuálně přitažlivější formáty, s cílem poskytnout účinný způsob interpretace a porozumění datové sadě,“ říká Roberto Reif, výkonný ředitel pro vědu o údajích v Metis, který poskytuje programy školení v oblasti vědy o datech.
Například převod čísel z tabulky na řadu sloupcových nebo výsečových grafů usnadňuje trávení. „Cílem vizualizace dat je přeměnit informační sady na efektivní vizuální vyprávění a poskytnout informace způsobem, kterému vaše publikum porozumí,“ říká Reif.
Žádné chyby, žádný stres - Váš průvodce krok za krokem k vytváření softwaru pro změnu života, aniž by došlo ke zničení vašeho života
Nemůžete zlepšit své programovací schopnosti, když se nikdo nestará o kvalitu softwaru.
A je to dovednost na vyžádání z několika důvodů. "Vizualizace dat není ve škole široce vyučována, takže nové třídy s těmito dovednostmi rozhodně vynikají z davu," říká Yi Zou, který je vrchním ředitelem strojírenství a řídí týmy pro vývoj a zpracování dat v ASML Silicon Valley. "Ještě důležitější je, že dobrá vizualizace dat umožňuje lepší přehled, což vede k lepším rozhodnutím, zejména ve fázi průzkumu."
A je tu ještě jeden důvod, proč je tato dovednost vyžadována. "Zaměstnanci, kteří jsou schopni vyprávět přesvědčivé příběhy pomocí vysoce kvalitních grafů a grafů, obvykle zefektivňují jasnou komunikaci svých zjištění," říká Zou. (Další informace naleznete v části Radost dat Viz: Data, která jste hledali.)
Modelování dat
Podle LinkedIn je datové modelování druhou nejoblíbenější dovedností, kterou poslední stupně investují do učení. "Modelování dat je o porozumění a použití dat k nalezení vztahů mezi různými informacemi," vysvětluje Reif.
Například, pokud plánujete uvést svůj domov na trh a snažíte se předpovídat prodejní cenu, říká, že se musíte podívat na celou řadu údajů, jako je čtvercová záběry, počet ložnic a koupelen, domácí ZIP kód, míra kriminality v oblasti a kvalita místních škol.
"Modelování dat je v podstatě umění vyhodnocování dat, aby bylo možné přijít s informovanými poznatky a předpovědi - objevovat vzorce a vztahy," říká Reif.
Je to dovednost v poptávce, protože může společnostem pomoci předpovídat a předpovídat řadu scénářů, aby mohly učinit informovanější strategická rozhodnutí. "Modelování dat se například používá k předpovědi zákaznické víry - zda společnost pravděpodobně zákazníka uchová nebo ztratí," vysvětluje Reif.
Protože je získání nových zákazníků dražší než jejich udržení, modelování dat může společnostem pomoci identifikovat zákazníky, kterým hrozí ztráta, takže mohou jednat.
A Reif říká, že modelování dat je také užitečné v boji proti podvodům s transakcemi. „Mnoho společností vydávajících kreditní karty například sleduje nákupní vzorce a chování svých zákazníků, takže nákupy, které jsou najednou mimo normu, mohou vyvolat upozornění, což společnostem umožní okamžitě kontaktovat své zákazníky, aby potvrdili nákup nebo nahlásili kartu.“
Krajta
Možná se divíte, proč by Python byl třetí nejoblíbenější dovedností v oblasti datové vědy mezi nedávnými absolventy. „Python je výkonný, univerzální programovací jazyk, který se v poslední době vyvinul jako jazyk volby pro vědu o údajích,“ vysvětluje Dr. Manjeet Rege, profesor analytiky dat na University of St. Thomas v St. Paul, Minnesota.
Ve skutečnosti říká, že se ve vědě o datech hojně používá, protože je ve srovnání s Java nebo C ++ příjemnější. Je také populární, protože se jedná o program s otevřeným zdrojovým kódem, což znamená, že je podporován komunitou a je k dispozici zdarma.
"Pro každého, kdo chce pracovat s daty, která přesahují list Excelu, je znalost Pythonu prakticky nutná," vysvětluje Reif. "I když existují i jiné programovací jazyky, které jsou také důležité a užitečné, jedná se o jeden z nejpoužívanějších."
Pokud se obáváte učení Pythonu, Rege říká, že byste neměli být, protože mnoho programovacích jazyků je podobných. "Je to jako naučit se řídit auto: Pokud víte, jak řídit vozidlo Toyota Camry, většina z těchto dovedností se přeloží do řízení vozu Honda Civic - a pokud rozumíte jednomu programovacímu jazyku, budete si rychle vyzvedávat jiný jazyk."
Zou připouští, že mu vůbec nezáleží na tom, jaká softwarová platforma je používána, pokud je analytická analýza dat provedena správně. "Python je však dnes preferován většinou vědců v oblasti dat, protože je to nejrychleji rostoucí a nejoblíbenější - a výkonný - statistický programovací jazyk, který provádí pokročilé analýzy dat, strojové učení a vizualizaci na velkých souborech dat," říká.
Rebecca Merrett, vedoucí instruktorka společnosti Data Science Dojo, která nabízí bootcampy pro datovou vědu, souhlasí. "Pozoroval jsem, jak se Python stal v posledních letech stále populárnějším, a řekl bych, že jako skriptovací jazyk umožňuje rychle prototypovat a také má rozsáhlý seznam knihoven, které pomáhají automatizovat základní úkoly v oblasti vědy o datech." Stejně jako R, říká Python má velkou podporu pro úkoly v oblasti datové vědy.
Jak / kde se můžete tyto dovednosti naučit
Nemusíte být novým stupněm, abyste se naučili tyto dovednosti. Bez ohledu na to, kde se nacházíte v kariérním spektru, existuje spousta míst, kde se můžete naučit vizualizaci dat, modelování dat a Python. Někteří lidé se rádi učí samy o sobě, zatímco jiní dávají přednost učebně nebo týmu. Naši odborníci na informatiku poskytují rozsáhlý a pestrý seznam možností.
"Noví kandidáti na grad, s nimiž jsem hovořil, uvádějí množství zdrojů, které použili k vylepšení svých dovedností, včetně vzdělávacích knih, videí na YouTube, soutěží Coursera a Kaggle," říká Zou. (Další zdroje učení online naleznete v 6 klíčových koncepcích vědy o datech, které můžete zvládnout prostřednictvím online učení.)
Reif dodává, že kromě kurzů MOOC můžete také absolvovat vysokoškolské kurzy nebo si dokonce rezervovat knihy z knihovny. "Metis také učí všechny tyto dovednosti na našich kurzech přípravy dat bootcamp a bootcamp, které přiřazují předběžnou práci před spuštěním bootcampu," říká Reif.
Jedna možnost pro učení Pythonu? "Jednoduše přejděte na adresu python.org, stáhněte si do svého počítače tlumočníka Python a postupujte podle pokynů," říká Rege.
„Spousta lidí se učí technické dovednosti prostřednictvím bezplatných online zdrojů, jako jsou ty, které jsou uvedeny na webových stránkách Open Source Data Science Masters (které zahrnují vlastní bezplatné režimy SQL School a výukové programy pro Python v režimu),“ říká Steer. "Existují také bootcampy jako Insight nebo Galvanize a online kurzy od Udacity, Springboard, Datacamp a dalších," dodává.
Stephen Bailey, odborník na datové vědce a analytiky v Immutě, platformě pro správu dat, má dvě rady pro lidi, kteří se chtějí naučit tyto dovednosti. "První kousek je jít na to; jít postavit vizualizaci v Tableau; go napsat jednoduchý skript Python; proměňte nějaký aspekt svého života v tabulku. “Zatímco se můžete dívat na nástroj nebo techniku z sledování videa, říká, že umění se můžete učit pouze z praxe.
Jeho druhou radou je jít potkat lidi. "Softwarové a datové komunity jsou neuvěřitelně příjemné," říká Bailey. „Hemží se lidmi, kteří vás chtějí nasměrovat správným směrem; Také můžete někoho najít ve své komunitě na LinkedIn a pozvat je na kávu. “
Bailey říká, že se během 30 minut rozhovoru s někým můžete dozvědět více a více zábavy, než strávit den hledáním na internetu.