لصناعة البيانات الكبيرة، عالم البيانات ولا شك في أن جوهر الصناعة بأكملها. إذا كنت دفن الدراسة الجادة من الوظيفة التي تريدها، تحتاج إلى تعلم وإتقان المهارات المطلوبة للوظيفة، وإظهار هذه المهارات في سيرتك الذاتية بها.
في شركات العلوم والتكنولوجيا التي تعتمد على البيانات والمهارات الإحصائية أمر ضروري. يجب أن نفهم المصطلحات والمفاهيم الإحصائية الأساسية، مثل اختبار، وتوزيع، وتقدير الاحتمالات، مجموعة الشرائح الربعية.
في نفس الوقت، يساعد أيضا على تحسين التعبير الرياضيات التي تسمح لك أن تكون قادرة على إثبات وجود فرق كبير بين النتائج. إجراء العمليات الحسابية المطلوبة حساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات أو الجبر الخطي المعرفة الأساسية لهذه، مما يسهل لك لبناء طريقة محددة لحل مشكلة معينة.
من أجل تحقيق حلم بأن يصبح عالما البيانات، تحتاج إلى أن تكون جيدة جدا في البرمجة، ويمكن تحليل التعليمات البرمجية في أي وقت من الأوقات، فهم والكتابة. ولتحقيق هذا الهدف، يجب علينا أن ندرس بنشاط وممارسة لغات البرمجة المختلفة.
لممارسي علم البيانات الذي واللغة R وغالبا ما يفضل لغة البرمجة، لأنها مصممة خصيصا للبيانات العلمية. في الواقع، تختار أكثر من 40 من العلماء بيانات من أجل حل مشكلة مع اللغة الإحصائية R. ومع ذلك، فإن التعلم منحنى R اللغة هي فترة طويلة جدا، إذا لم تكن جيدة في البرمجة، وغالبا ما تكون صعبة للغاية.
من ناحية أخرى، في العديد من اللغات وجوه المنحى، بيثون لغة البرمجة المختارة هي واحدة من أكثر البيانات العلمية المشتركة. قابلة للتكيف في بيثون، تقريبا قادرة على استكمال جميع الخطوات من البيانات العلمية في بيثون. بيثون يمكن استيراد البيانات في أشكال مختلفة، يمكنك بسهولة استيراد الجدول SQL في مساحات العمل. كما أنها تدعم إنشاء مجموعات البيانات داخل بيئة العمل. هذا هو السبب في 51 من العلماء بيانات فضل بيثون كأداة البرمجة.
عند الخروج من دائرة الصغيرة الخاصة بك، من أجل فهم أفضل خاصة بهم. يحتاج الناس أن يكون لها روح تنافسية صحية لتكون قادرة على تطوير أفضل. اليوم، هناك الكثير من المنافسة، وستقام المسابقة والندوات والبيانات العلمية لتلبية المشجعين. المشاركة في هذه الأنشطة يمكن توسيع معارفهم، ولكن أيضا لفهم الاتجاهات الحالية في هذا المجال.
على سبيل المثال، Machinehack (https://www.machinehack.com/)، Hackerearth (https://www.hackerearth.com/sprints/l/field/hackathons-data-science-and-engineering/) وNMIMS (HTTPS : //badmchampionship.nmims.edu/) هو منصة جيدة للبيانات العلمية.
التعلم هو مجرد بداية، والمعرفة الحقيقية تأتي من الخبرة.
موهبة الشخص يمكن أن يكون إلا نقدر عملي. يجب أن يكون المشروع الشجاعة للمشاركة في الممارسة العملية، في محاولة لفهم خلفية المشروع والإطار لحل المشكلة. في البيانات العلمية الحالية على خبرة عملية قيمة عالية جدا، والشركات الكبيرة يبحثون عن الممارسين من ذوي الخبرة والتفكير التحليلي.
البيانات غير المهيكلة يشير لا تترجم إلى قاعدة بيانات محتويات الجدول، مثل الفيديو، وظيفة، بلوق، ويستعرض المستخدم والصوت. بسبب هيكلها غامض جدا، مما يجعل من الصعب تصنيف البيانات.
قادرة على التعامل مع البيانات غير المهيكلة هو عالم البيانات مهارة مهمة جدا. أباتشي هدوب، مايكروسوفت HDI البصيرة، NoSQL، Polybase، المعزوفة، وما إلى ذلك، هناك حاجة لإتقان بعض البرامج التي يمكن أن تساعدك على التعامل مع البيانات غير المهيكلة.
جذب انتباه واضعي السياسات، بحيث كان نعمة لفهم العمل الخاص بك، هو عالم البيانات المهارات اللازمة.
الشركة لدت كميات كبيرة من البيانات تحتاج إلى التعبير عنها الطريقة يمكن أن نفهم الجمهور. مقارنة مع بيانات بسيطة، والناس أكثر تقبلا لتمثيل بياني. حتى كعالم البيانات، تحتاج إلى تصور البيانات الخام، وأدوات التصوير (مثل ggplot، d3.js، matplotlib وتابلوه). كثير من الناس يجدون صعوبة في فهم أهمية والقيمة الاحتمالية، ولكن إذا كانت تلك العلاقات المعقدة في مخطط واضح، وبعد ذلك يمكننا تحسين للتفسير النتائج.
بحاجة إلى أن تصبح العلماء بيانات لدفع الكثير. التعليم والخبرة هو عامل مهم لقياس مستوى العلماء البيانات. الشركات تفضل المرشحين على درجة الماجستير في الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر والفيزياء، والعلوم التطبيقية الرياضيات، والإحصاء، وعلم الحاسوب والفضاء لديها نيل درجة الدكتوراه، هي أكثر عرضة للشركات الأبحاث وكبار النموذج الذي وضعه لصالح الشركة.
