Überblick über die für Data Scientist erforderlichen Fähigkeiten
Im Jahr 2012 stellte der Harvard Business Review fest, dass „Data Scientist der sexy Job des 21. Jahrhunderts ist“. Bevor wir wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um als Datenwissenschaftler tätig zu sein, sollten wir uns ansehen, was ein Datenwissenschaftler tut. Es gibt viele Möglichkeiten, wie ein Data Scientist definiert werden kann. Um es einfach zu halten: Data Scientist ist jemand, der in der Lage ist, Bedeutung zu extrahieren und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Die Arbeit eines Datenwissenschaftlers besteht hauptsächlich darin, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu manipulieren.
Technische und nichttechnische Fähigkeiten
Kommen wir nun zu den technischen und nichttechnischen Fähigkeiten, die für einen Data Scientist unerlässlich sind.
Technische Fähigkeiten
Die technischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Datenwissenschaftler zu sein, sind unten angegeben.
1. Fähigkeit, mit einer großen Datenmenge umzugehen
Die Menge der generierten Daten hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen und die meisten Daten werden als unstrukturierte Daten eingestuft. Unstrukturierte Daten werden normalerweise als Daten bezeichnet, die sich nicht in einer herkömmlichen Zeilen-Spalten-Datenbank befinden, die den strukturierten Daten genau entgegengesetzt ist. Einige Beispiele für unstrukturierte Daten sind Videos, Fotos und Audionachrichten. Da die Hauptaufgabe eines Datenwissenschaftlers darin besteht, Bedeutung aus Daten zu extrahieren, sollte der Umgang mit großen Datenmengen unabhängig von der Natur, ob strukturiert oder unstrukturiert, komfortabel sein.
2. Datenvisualisierung
Die Daten, die in den Unternehmen generiert werden, müssen in ein leicht verständliches Format übersetzt werden, um Entscheidungen treffen zu können. Als Datenwissenschaftler muss man in der Lage sein, die Daten mithilfe von Tools wie Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js und Power BI zu visualisieren. Für einen Datenwissenschaftler ist es auch wichtig, mit den Prinzipien vertraut zu sein, die hinter der visuellen Zusammenstellung der Daten stehen. Dies ist eine der wichtigsten Aufgaben für einen Datenwissenschaftler, da die Datenvisualisierung die einzige Möglichkeit für die Unternehmen ist, direkt mit Daten zu arbeiten.
3. Statistiken
Die Rolle der Statistik in der Datenwissenschaft ist sehr wichtig. Für die Datenwissenschaftler ist Statistik die mathematische Disziplin, die die erforderlichen Werkzeuge und Methoden zum Auffinden von Mustern und zum Gewinnen von Einblicken aus dem komplexen Datensatz durch Ausführen mathematischer Berechnungen bereitstellt. Da die Rolle eines Datenwissenschaftlers darin besteht, Bedeutung durch Identifizieren von Mustern in den Daten zu extrahieren, ist das Wissen in der Statistik eine Schlüsselkompetenz für einen Datenwissenschaftler.
4. Programmierkenntnisse
Mit der Datenmenge, die vor 20 Jahren generiert wurde, würde Excel ausreichen, um damit umzugehen, aber mit der Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die heutzutage generiert wird, sollten Wissenschaftler Kenntnisse in Programmierwerkzeugen wie Python, R, SQL as haben
- Sie bieten mehr Spielraum zum Trainieren des Datensatzes mit vielen statistischen Techniken
- Sie verbessern die Effizienz des Prozesses bei der Datenanalyse
5. Datenmanipulation
In den meisten Fällen sind die Daten, die wir benötigen, unordentlich und es wird für die Datenwissenschaftler schwierig sein, mit solchen Datentypen zu arbeiten. Nachdem Sie die Daten von Data Lakes erhalten haben, besteht der erste Schritt darin, diese Unvollkommenheiten zu beseitigen. Einige Mängel umfassen fehlende Werte, unregelmäßige Zeichenfolgen wie LA für Los Angeles, Datumsformatierungen wie 10/09/2009 und 2009/09/10. All diese Mängel müssen vor Beginn des Trainings oder der Analyse der Daten sortiert werden.
6. Mehrvariablenrechnung und Lineare Algebra
Das Verständnis der Konzepte von Matrizen (Lineare Algebra) und Differenzierung (Kalkül) ist eine wichtige Fähigkeit, die ein Datenwissenschaftler besitzen sollte. In einer Organisation, in der die vorhandenen Daten eine wichtige Rolle für zukünftige Vorhersagen spielen, können kleine Verbesserungen der Vorhersageleistung oder der algorithmischen Optimierung einen großen Unterschied für die Organisation bewirken. In der Anfangsphase eines Data Scientists bei der Verwendung von vorcodierten Modellen muss man keine tiefgehenden Kenntnisse über Matrizen oder Kalkül haben, aber um zu verstehen, was unter der Haube von Modellen passiert, oder um eigene Implementierungen aufzubauen, ist es definitiv erforderlich diese Konzepte zu verstehen.
Nicht-technische Fähigkeiten
Die nicht-technischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Datenwissenschaftler zu sein, sind unten angegeben.
1. Intellektuelle Neugier
Während der Analyse der Daten einer Organisation kann in den meisten Fällen niemand direkte Ergebnisse oder Antworten sehen. Je mehr Fragen Sie sich stellen, desto mehr Antworten erhalten Sie aus den Daten. Neugier wird im Allgemeinen als starkes Verlangen definiert, etwas zu verstehen. Das ist der Grund, warum intellektuelle Neugier ein sehr wichtiges Merkmal eines Datenwissenschaftlers ist.
2. Starker Geschäftssinn
Ohne das Verständnis der Daten der Organisation oder der Elemente im Geschäftsmodell können alle technischen Fähigkeiten, die ein Datenwissenschaftler besitzt, nicht die erforderlichen Ergebnisse für die Organisation erzielen, da er nicht verstehen kann, welche Funktionen im Datensatz vorhanden sind sollte Priorität eingeräumt werden und als letztes betrachtet werden. Für einen Datenwissenschaftler hilft das Verständnis des Geschäftsmodells und der Daten des Unternehmens, die potenziellen Herausforderungen zu lösen, die sich daraus ergeben, um sein Geschäft aufrechtzuerhalten und auszubauen.
3. Starke Kommunikationsfähigkeiten
Als Datenwissenschaftler sollte man eine Präsentation über die technischen Ergebnisse vorbereiten und diese zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Karriere den nichttechnischen Teams wie den Vertriebsabteilungen präsentieren. Als Datenwissenschaftler sollte man Fähigkeiten wie das Geschichtenerzählen (Fähigkeit, Geschichten aus den Ergebnissen zu erzählen) besitzen, da die gesamte Zeit und Energie, die für die Datenexploration, die Anwendung statistischer Techniken, das Herausfinden der Ergebnisse und alle anderen Dinge aufgewendet wird, vergebens ist wenn ein Data Scientist nicht in der Lage ist, die Botschaften den Geschäftsleitern richtig zu übermitteln. In den meisten Fällen sind Führungskräfte nicht daran interessiert, alle Schritte anzuhören, die wir unternommen haben, um zu den Schlussfolgerungen zu gelangen. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf die präsentierten Ergebnisse und Werte. Es ist daher immer eine bewährte Methode, die Geschichte knackig und aktuell zu halten.
Schlussfolgerung - Erforderliche Fähigkeiten für Data Scientist
Dies sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, über die eine Person als Datenwissenschaftler verfügen sollte, da ihre Hauptaufgabe darin besteht, die Daten einer Organisation zu bearbeiten, zu analysieren und sie Geschäftsleitern vorzustellen.
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