Topp 5 tekniske ferdighetsdata forskere trenger, og hvordan de kan lære dem

Topp 5 spørsmål en dataforsker skal kunne svare på Tom Merritt stiller de fem spørsmålene hver dataforsker skal ha svarene på.

Datavitere er fortsatt etterspurt, men de som er interessert i å forfølge en karriere i feltet må ha det rette ferdighetssettet til å lande en jobb med en topplønn, ifølge en torsdagrapport fra faktisk Prime.

Mer om Big Data

  • Datahåndtering: Et jukseark
  • Hvordan integrere robotprosessautomatisering i big data-prosjekter
  • Programmereren Hadley Wickham utpeker mangfoldet av R-samfunnet
  • Hvordan velge riktige dataanalyseverktøy: 5 trinn

Etterspørselen etter fagfolk innen datavitenskap fortsetter å øke når flere selskaper søker å samle inn og analysere data og hente forretningsinnsikt fra den informasjonen. Dataprofesjonelle stillinger har økt med 256% siden desember 2013, og median grunnlønn har nådd $ 130 000, ifølge faktisk data.

Etter hvert som flere bedrifter bruker datadrevne tilnærminger, må dataforskere holde ferdighetene sine oppdatert basert på hva arbeidsgivere trenger, heter det i rapporten.

Faktisk Prime analyserte de mest etterspurte ferdighetene i faktisk stillingsannonser. Her er datavitenskapens ferdigheter med høy etterspørsel, og hvordan og hvor du kan utvikle dem for å forbedre din CV.

1. Maskinlæring

Læring av maskiner er et underfelt av kunstig intelligens (AI) som involverer datasystemer som bruker data og algoritmer for å lære seg selv å gjøre forutsigelser uten å være programmert til det. Feltet vil være nøkkelen for å fremme teknologier, inkludert selvkjørende biler og i økende grad tilpasse kundeopplevelsen på områder som detaljhandel, heter det i rapporten.

Maskinlæring kombinerer data science, matematikk og software engineering, så det krever et omfattende ferdighetssett for å lære. Maskininnlæringsevner inkluderer grunnleggende datavitenskap, programmering, sannsynlighet og statistikk, datamodellering og evaluering, algoritmer og biblioteker, og programvare engineering og systemdesign.

Ressurser for å lære maskinlæring: Kaggle har et fellesskap av dataforskere og maskinlæringsingeniører som jobber sammen for å publisere datasett, bygge modeller og konkurrere om å løse datavitenskapelige problemer, som kan være et godt sted å starte, ifølge rapporten.

2. Python

Python er et generelt formål, objektorientert programmeringsspråk som kjører på de fleste operativsystemer, og har vært et av de raskt voksende og mest populære programmeringsspråk de siste årene. Det er også et kraftig data- og visualiseringsverktøy, med et sett biblioteker som inkluderer et nummer som er spesifikt for maskinlæring, inkludert NumPy, SciPy, scikit-learning og Pandaer, bemerket rapporten. Python er også den mest omtalte ferdigheten som finnes i stillinger innen datavitenskap.

Ressurser for å lære Python: Du kan øve på Python på egen hånd med ressurser som PyBites og Real Pythons online tutorials.

3. R

R er en statistisk programvarepakke med åpen kildekode som forenkler analysen av store datasett, og inkluderer funksjoner som lineær og ikke-lineær modellering, gruppering og tidsserie-analyse. R fortsetter å vokse i popularitet, og er sammen med Python en av de vanligste ferdighetene som er oppført i stillinger innen datavitenskap.

R gjør det også mulig for dataforskere å utføre statistisk og prediktiv analyse av sanntidsdata, og deretter lage interessante bilder for å kommunisere denne informasjonen til forretningssiden, bemerket rapporten.

Ressurser for å lære R: R for Data Science er en god bokressurs som kan leses online eller på trykk, konstaterte rapporten.

4. SQL

SQL er et domenespesifikt programmeringsspråk som gjør det mulig å hente inn data, og gir dataforskere en måte å få tilgang til og manipulere store mengder informasjon som finnes i et relasjonsdatabasestyringssystem, ifølge rapporten. SQL-kommandoer kan fange opp og dele ned data, samt redigere databasetabeller og indekser for å forbedre nøyaktigheten. SQL-ferdigheter er grunnleggende innen datavitenskapens felt, bemerket faktisk.

Ressurser for å lære SQL: SQL Fiddle er et gratis, interaktivt verktøy som lar brukere teste og dele SQL-spørsmål i nettleseren.

5. Hadoop

Hadoop er et programvarerammeverk som lagrer og behandler store datamengder på tvers av klynger av dataenheter. Det er fleksibelt, skalerbart og hjelper bedrifter med å identifisere trender og forutsi utfall for å forbedre beslutningen, heter det i rapporten. Selv om det er mulig å få en data science-jobb med begrenset Hadoop-erfaring, er en solid forståelse av rammene et sterkt salgsargument som kan føre til flere muligheter og bedre lønn, bemerket den.

Ressurser for å lære Hadoop: Gratis kurs i Hadoop grunnleggende og programmering er tilgjengelig fra Cognitive Class, som gir merker for porteføljen din etter vellykket gjennomføring, konstaterte rapporten.

"Så godt som hver bransje samler inn data med den hensikt å øke verdien og veksten. Og det er tydelig at dataforskere med den rette blandingen av ferdigheter best kan tolke denne informasjonen, " heter det i rapporten. "Så om du bryter deg inn i datavitenskapsfeltet eller gir deg teknologiske ferdigheter et løft, er det en god ide å skreddersy læringen din basert på arbeidsgiverens etterspørsel."

Data, Analytics og AI Nyhetsbrev

Få eksperttips for å mestre grunnleggende grunnleggende analyser av data, og følg med på den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Leveres mandager

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | mobilegn.com