Наука о данных – это концепция, объединяющая статистику, анализ данных и связанные с ними методы для понимания реальных явлений, связанных с данными.
Сегодня каждая отрасль полагается на понимание данных, генерируемых процессами, продуктами, услугами, клиентами и командами. Чтобы выйти на широкое рыночное пространство, компаниям сначала необходимо поработать над сильными сторонами существующих продуктов, а затем проникнуть в неиспользованные области рынка. Целые отрасли поставляются с набором процессов, оптимизированных для операционного потока и других вспомогательных отделов. Работа со всеми данными, которые генерируются отовсюду, привела к повышенному спросу на профессионалов.
Эксперты должны быть оснащены для выполнения конкретных потребностей бизнеса. Специалисты по данным — это специалисты, обладающие техническими ноу-хау. У них есть способность анализировать огромные объемы данных, которые они могут легко выявить в проблемных областях, а также проникнуть в неиспользованные скрытые проблемные области. Общая цель состоит в том, чтобы добиться значительных результатов в бизнесе и более значительной прибыли в этой области. Растущий спрос в отрасли привел к росту профиля специалистов по данным.
Согласно отчету, к 2026 году планируется увеличить количество рабочих мест специалистов по данным на 19%, и будет создано около 540 тысяч новых рабочих мест. Глядя на такую многообещающую отрасль, претенденту становится необходимо оценить свой набор навыков и соответственно решить, подходят ли они для этой отрасли или нет.
Как и любое другое направление работы, наука о данных также требует определенной минимальной квалификации для этой области работы. Профессионалам не всегда необходимо заранее иметь опыт работы с данными. Профили специалистов по данным варьируются в зависимости от уровня знаний, образования и опыта. Получение степени бакалавра/магистра по любому из предметов STEM оказывается полезным, поскольку закладывает хорошую основу для базовых математических или статистических знаний, которые окажутся крайне важными в будущем.
Для анализа данных обязательным инструментом является статистика. Концепции, используемые в статистике, помогают получить представление о данных для проведения их количественного анализа. Проще говоря, статистика — это основное использование математики в формулировании технического анализа данных. Как мы все знаем, наука о данных — это концепция, объединяющая статистику, анализ данных и связанные с ними методы для понимания реальных явлений с данными. Давайте углубимся в роль, которую статистика должна играть в науке о данных:
- ПРОГНОЗ И КЛАССИФИКАЦИЯ.
Это явно помогает в прогнозировании и классификации данных, будет ли это правильным для клиентов, просматривающих их предыдущее использование данных. - СОЗДАЕТ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ОЦЕНКИ.
Методы перекрестной проверки и LOOCV по своей сути являются статистическими инструментами, которые были внедрены в мир машинного обучения и анализа данных для исследований на основе выводов, A/B и проверки гипотез. . - ОБНАРУЖЕНИЕ ШАБЛОНОВ И ГРУППИРОВКА.
Статистика помогает выбрать оптимальные данные и отсеять ненужную кучу данных для компаний, которым нравится организованная работа, а также помогает выявить аномалии, которые еще больше помогают в обработка нужных данных. - МОЩНЫЕ ИНСАЙТЫ –
Панели мониторинга, диаграммы, отчеты и другие типы визуализации данных в форме интерактивных и эффективных представлений дают гораздо более ценную информацию, чем обычные данные, и делают ее более читабельной и интересной. - СЕГМЕНТАЦИЯ И ОПТИМИЗАЦИЯ.
Он также позволяет сегментировать данные в соответствии с различными демографическими или психографическими факторами, влияющими на их обработку. Он также оптимизирует данные в соответствии с минимизацией риска и максимизацией результатов.
Поговорив о критической роли статистики в науке о данных, важно понять области статистики, на которых должны сосредоточиться начинающие специалисты по данным.
Согласно Elite Data science, образовательной платформе по науке о данных, начинающие специалисты по данным должны понимать фундаментальные концепции описательной статистики и теории вероятностей, включая ключевые понятия распределения вероятностей, статистической значимости, проверки гипотез и регрессии. Статистики используют логику и рассуждения, чтобы определить сильные и слабые стороны альтернативных решений, выводов или подходов к проблемам. Они используют статистику, вычисления и линейную алгебру для разработки своих моделей и анализа.
Похвальная роль, которую играет знание статистики в реализации базовых моделей науки о данных, отражается следующим образом:
- Это определенно помогает специалистам по обработке и анализу данных разрабатывать и проводить эксперименты для обоснования решений о продукте.
- Это помогает в построении моделей, которые предсказывают сигнал, а не шум.
- Он превращает большие данные в общую картину, понимая рефлекторные действия клиентов в отношении вашего продукта или услуги.
- Это дает четкое представление о вовлеченности пользователей, их удержании, конверсии и лидах.
- Это также позволяет вашим пользователям и предоставлять им то, что они хотят
- Он также выдает интеллектуальные прогнозы
- Обобщает данные в виде истории, облегчая понимание
Специалист по обработке и анализу данных не просто суммирует цифры, он является рассказчиком компании, сообщая о значении данных и о том, почему они важны для компании. Используя статистику, специалисты по обработке и анализу данных получают информацию для поощрения решений, направленных на улучшение продуктов или бизнеса, превращая данные в действенные идеи, которые продвигают видение компании.
Говоря об онлайн-ресурсах по статистике для специалистов по науке о данных, в настоящее время существует больше вариантов онлайн-обучения, чем когда-либо, включая курсы, которые абсолютно бесплатны. Если вы хотите подготовиться к предстоящему курсу или вам нужно приобрести дополнительные навыки, которые помогут вам в работе, для всего найдется онлайн-курс.
Несмотря на то, что на рынке существует несколько сертификационных программ и онлайн-курсов, которые предоставляют сертификаты, есть несколько важных критериев, которые могут помочь специалистам по обработке и анализу данных выбрать правильный сертификатn для себя.
- Во-первых, учебный план программы — насколько он эффективен, актуален и актуален для развития ваших навыков.
- Во-вторых, реализация программы — независимо от того, идет ли она самостоятельно или под руководством инструктора. Теперь оба в порядке, и это зависит от вашего выбора. Если вы выбираете обучение под руководством инструктора, убедитесь, что вы учитесь у лучших инструкторов. Для самостоятельного обучения убедитесь, что вы получаете практически ориентированный подход.
- Курс должен быть больше сосредоточен на таких языках программирования, как Python, R и т. д.
- Наконец, системы оценки должны вызывать доверие.
В настоящее время существует множество онлайн-сертификатов, на которые соискатель может рассчитывать, среди ведущих сертификатов по науке о данных от USDSI, Массачусетского технологического института, Стэнфорда, Гарварда и т. д. Поскольку среда динамична, наука о данных постоянно развивается и Сертификаты — отличный способ сохранить конкурентное преимущество.
Первоначально опубликовано на https://www.usdsi.org.
