Najpopularniejsze umiejętności z zakresu analityki danych, których będziesz potrzebować w 2023 r

Ogólny termin „technologia faktów” obejmuje liczne dyscypliny, analizę faktów, eksplorację faktów, inteligencję syntetyczną, zdobywanie wiedzy maszynowej, głębokie badania i dziedziny pokrewne. Analityka danych jest dumna jako jedna z branż doświadczających najszybszego wzrostu możliwości zarobkowych i możliwości zawodowych. Zestaw talentów, jakiego wymaga się od informatyków, często obejmuje nieoczekiwane zdobywanie ogromnych rekordów ze względu na stromą krzywą studiów związaną z tą dziedziną. Ponadto naukowcy zajmujący się dokumentacją wymagają solidnych umiejętności komunikacji interpersonalnej i werbalnej oraz biegłości w językach programowania i obliczeniach statystycznych.

Powiązany post: Rola analityki danych w Fintech

Wzrasta zapotrzebowanie na specjalistów w zakresie podejmowania decyzji na podstawie informacji. Prognozy wskazują na 15% wzrost liczby karier w zawodach związanych ze statystyką, przy przewidywanym dodaniu do roku 2020 110 000 nowych stanowisk dla osób odpowiedzialnych za selekcję opartą na statystykach. Z naszej ogólnoświatowej oceny talentów wynika, że ​​najbardziej poszukiwane umiejętności w zakresie technologii informatycznych - jak obejmować arytmetykę, statystykę, zdobywanie wiedzy za pomocą urządzeń w zakresie zarządzania faktami, programowania statystycznego i wizualizacji faktów.

Organizacje zwracają się do faktów i wiedzy naukowej we współczesnym krajobrazie przedsiębiorstw w celu realizacji wielu funkcji, usprawniania udoskonalania produktów, zwiększania retencji klientów i odkrywania nowych perspektyw biznesowych. Ta rosnąca zależność od specjalistycznej wiedzy w zakresie technologii informatycznych ma dla agencji kluczowe znaczenie dla zachowania, wzmacniania i utrzymywania konkurencyjności w swoich branżach.

Niezależnie od tego, czy chcesz udoskonalić swoją znajomość języka Python, czy dopiero zaczynasz zgłębiać naukę o statystyce, mamy wszechstronne źródła, które pomogą Ci w tej podróży.

Kurs analityki danych to ustrukturyzowana ścieżka rozwijania umiejętności kluczowych w cieszącym się powodzeniem zawodzie. Publikacje dotyczące nauki o danych zazwyczaj zawierają program nauczania obejmujący podstawowe koncepcje, narzędzia i techniki stosowane w tej dziedzinie. Kształt ten gwarantuje, że niedoświadczone osoby zbudują stabilną podstawę.

Kim jest analityk danych?

Analitycy danych to eksperci analityczni, którzy wykorzystują moc i wiedzę specjalistyczną w zakresie analityki danych, aby znajdować wzorce i skutecznie radzić sobie z rekordami. Są biegli w rozwiązywaniu złożonych wyzwań biznesowych, wykorzystując swoją wiedzę branżową, zrozumienie kontekstu i zdrową dawkę sceptycyzmu bliższego ustalonym założeniom.

Przeczytaj także: Czego można się nauczyć o biznesie od Eda Sheerana?

Najważniejsze umiejętności niezbędne dla badaczy danych:

Analitycy danych wymagają połączenia realistycznych kompetencji i niezbędnych możliwości przedsiębiorstwa. Poniżej znajdziesz listę 30 szczytowych umiejętności kluczowych dla osiągnięć w informatyce w 2023 roku. Kompetencje wymagane, aby zostać analitykiem danych, można podzielić na następujące kategorie: Podstawowe umiejętności w zakresie analityki danych, Umiejętności techniczne w zakresie analityki danych, Umiejętności programowania dla danych Umiejętności naukowe i biznesowe lub dziedzinowe.

Algebra liniowa: Algebra liniowa prawdopodobnie brzmiałaby jak złożony przedmiot matematyczny. Jednakże jest to faktyczna zmiana zasad gry w międzynarodowym środowisku faktów, technologicznego know-how i uczenia maszynowego. To tak, jak superbohater arytmetyki, którego system poznaje. Większość tych fantazyjnych maszyn poznających modę? Można je uznać za mówiące językiem macierzy. Nawet zbiory danych często udają macierze, co sprawia, że ​​algebra liniowa jest podstawową umiejętnością.

Statystyki: statystyki są często postrzegane jako zastraszające, niczym Sherlock Holmes w technologii rekordów. To detektywi, którzy pomagają nam w znajdowaniu ukrytych stylów w danych i przekształcaniu ich w przydatne spostrzeżenia. Analitycy danych polegają na dokumentach w celu gromadzenia, sprawdzania, analizowania i wyciągania znaczących wniosków z faktów. To nazwa gry kryjącej się za wymiernymi matematycznymi modami, które zapewniają przejrzystość skomplikowanym zmiennym.

Microsoft Excel: Porozmawiajmy teraz o programie Microsoft Excel. To jak zaufany pomocnik w podróży do nauki informacji. Excel przekształca niechlujne, nieuporządkowane fakty w schludny i zrozumiały układ. To podstawowe narzędzie do manipulacji faktami, umożliwiające szybkie poprawianie, filtrowanie, wpisywanie, łączenie i łatwe uzyskiwanie wyników w postaci faktów. Możesz nawet tworzyć tabele przestawne i wykresy, a ma to zaletę znaną jako Visual Basic for Applications (VBA) zapewniającą kilka wyjątkowych efektów.

Podejmowanie decyzji: W świecie technologii statystycznej wiedza o wpływie wyborów na wyniki ma kluczowe znaczenie. Pomyśl o tym jak o kompasie, który cię kursuje. Naukowcy zajmujący się danymi łączą swoje umiejętności z mistrzami maszyn, aby poruszać się po tym złożonym terenie, wykorzystując swoją wiedzę do dokonywania świadomych wyborów, które mogą zmienić sport.

Podstawy nauki o danych: Pamiętaj o podstawach; mogą być podstawą Twoich zapisów i podróży w kierunku technologicznego know-how. Chcesz być dobrze zaznajomiony z nauką o rekordach, poznawaniem urządzeń i podstawami sztucznej inteligencji. Bardzo ważne jest, aby zrozumieć różnice między głębokim uczeniem się a uczeniem maszynowym – są one jak bliscy kuzyni w rodzinie statystycznego technologicznego know-how.

Przeczytaj także: Strategie i wskazówki dotyczące zakładów na krykieta

Umiejętności związane z nauką danych technicznych:

Uczenie maszynowe: technologia danych opiera się w dużej mierze na gadżetach zdobywających wiedzę w celu modelowania i wyciągania wniosków z danych przy użyciu algorytmów takich jak losowe lasy, K-najbliżsi sąsiedzi, naiwni Bayes i modele regresji.

Sieci neuronowe: Sieci neuronowe, zainspirowane funkcjonowaniem mózgu, mogą analizować i odkrywać ukryte wzorce w informacjach, stale poprawiając swoją ogólną wydajność w miarę upływu czasu.

Hadoop: Apache Hadoop, platforma typu open source, umożliwia wydajne przechowywanie i przetwarzanie dużych zbiorów danych poprzez rozłożenie obciążenia na wiele komputerów.

Przetwarzanie w chmurze: analitycy danych wykorzystują siłę platform takich jak Google Cloud, AWS i Azure do obsługi operacji na rekordach na dużą skalę przy użyciu różnorodnych narzędzi, języków i struktur baz danych.

Narzędzia programowe: Narzędzia ogólnego przeznaczenia, takie jak Pandas i NumPy w języku Python, mają kluczowe znaczenie przy manipulacji rekordami, nawet jeśli wyspecjalizowane aplikacje, takie jak OpenCV, pomagają w widzeniu komputera w czasie rzeczywistym.

Głębokie uczenie się: głębokie badanie, stanowiące podzbiór nauki o faktach, przyspiesza wykonywanie obowiązków obejmujących analizę i interpretację rekordów, przynosząc korzyści badaczom danych radzącym sobie z dużymi wolumenami rekordów.

Zarządzanie bazami danych: Systemy zarządzania wiedzą pomagają skutecznie zapisywać i odzyskiwać fakty, wspierając współpracę przedsiębiorstw statystycznych i zespołów.

Zarządzanie danymi: Analitycy danych rozwiązują problemy związane z danymi, przerabiając i mapując nieustrukturyzowane informacje w użyteczny układ, usprawniając system analizy.

Matematyka: Informacje matematyczne stanowią podstawę gadżetów umożliwiających zdobywanie wiedzy na temat algorytmów, analizy zapisów i odkrywania percepcji, co czyni je ważną umiejętnością dla naukowców zajmujących się zapisami.

Analiza statystyczna: Naukowcy zajmujący się danymi muszą być dobrze zorientowani w dokumentach, które obejmują dane opisowe, rozkłady szans, próbkowanie, populację i testowanie hipotez, zanim zagłębią się w modę uczenia maszynowego.

Big Data: radzenie sobie z dużymi, ustalonymi lub nieustrukturyzowanymi zbiorami danych, regularnie nazywanymi „Big Data”, wymaga sprzętu takiego jak Spark i Hadoop do prawidłowego kontrolowania i przetwarzania rekordów.

Wizualizacja danych: Wizualizacja danych ma na celu wizualne przedstawienie rekordów w celu przekazania wiadomości i podkreślenia wyników oceny. Pogłębia wiedzę i spostrzeżenia dotyczące słynnych umiejętności. Standardowe wizualizacje faktów w statystycznym know-how technologicznym obejmują wykresy słupkowe, histogramy i wykresy kołowe.

Business Intelligence: bycie analitykiem danych nie zawsze wymaga talentu technicznego; to także w przybliżeniu know-how w kontekście przedsiębiorstwa komercyjnego. Firmy polegają na informacjach, aby wywierać presję na swoje techniki, zwiększać rentowność i rozszerzać działalność. Zatem posiadanie wiedzy biznesowej jest niezbędne dla informatyka.

Eksploracyjna analiza danych (EDA): EDA to metoda oceny rekordów, która wykorzystuje widoczny sprzęt do odkrywania trendów, stylów i spostrzeżeń. Wykorzystuje podsumowania statystyczne i reprezentacje graficzne w celu sprawdzenia założeń i lepszego zrozumienia faktów.

Przeczytaj także: Zatrudnij i zatrzymaj najlepsze talenty programistyczne w firmie Mercer | Test kodowania Mettla

Umiejętności programowania w zakresie analityki danych:

Python: Python to elastyczny i niezwykle poszukiwany język programowania w świecie technologii, szczególnie w zakresie know-how w zakresie technologii danych. Jest to język uniwersalny do tworzenia urządzeń, studiowania mody, radzenia sobie z danymi i usprawniania zadań, takich jak wprowadzanie raportów DAG. Dzięki swojej szczerej składni Python umożliwia badaczom zajmującym się statystyką solidną analizę informacji.

Flask: Flask, framework internetowy oparty na Pythonie, upraszcza ulepszanie pakietów sieciowych i backendowych. Zapewnia programistom pełne zarządzanie dostępem do statystyk i wykorzystuje narzędzia takie jak Werkzeug i Jinja w celu zapewnienia elastyczności i wydajności.

SQL i hurtownia danych: Naukowcy zajmujący się danymi muszą znać język SQL, ponieważ jest on niezbędny do manipulowania faktami, pojawiania się potoków i wydobywania statystyk z baz danych. SQL odgrywa kluczową pozycję w zakresie instrukcji rekordów i modelowania.

Apache Spark: Apache Spark, silnik przetwarzania rozproszonego o otwartym dostępie, to idealne narzędzie do obsługi ogromnych obciążeń związanych z faktami. Dzięki buforowaniu w pamięci i zoptymalizowanemu wykonywaniu pytań Spark zapewnia szybkie wyniki podczas wykonywania zapytań do dużych zbiorów danych, co czyni go idealnym rozwiązaniem do znaczących zadań związanych z przetwarzaniem statystyk.

Wniosek:

Szybki rozwój epoki utorował drogę znacznym możliwościom zadań w stale rozwijającym się przedsiębiorstwie technologicznym. W tym dynamicznym świecie radzenie sobie ze statystykami stało się trudne. Analitycy danych odgrywają kluczową funkcję w organizacjach i firmach, wykorzystując znaczne zasoby statystyczne, często miliardy czynników statystycznych, do tworzenia skutecznych planów i strategii. Jeśli chcesz zdobyć zawód związany z nauką o faktach, pamiętaj, aby zapisać się na kurs nauki o danych, który pomoże Ci w gromadzeniu wiedzy i umiejętności wymaganych do przetrwania na konkurencyjnym rynku procesów.