Какова область анализа данных и науки о данных для нетехнического человека?

56
6
1
Лучший ответ
57

Есть несколько способов ответить на этот вопрос:

Грамотность в аналитике: Во-первых, хотя, очевидно, не каждый должен быть аналитиком данных или ученым, я думаю, что для всех важно быть аналитически грамотным. Речь идет не о том, чтобы иметь академическое образование по математике или статистике, а о способности делать выводы о том, что говорят, а не говорят. В частности, большая ценность аналитики заключается в принятии более качественных решений, основанных на данных, поэтому, если вы руководитель, вам должно быть удобно использовать результаты аналитики. Поддержка жизненного цикла проекта Analytics. Далее, аналитика и наука о данных не существуют в вакууме. Существует большая разница между аналитикой или командой по науке о данных, которая предоставляет аналитические материалы, и той же командой, которая развертывает инструмент, обеспечивающий эту аналитику для повторного использования. В последнем случае участие играют профессиональные бизнес-аналитики, менеджеры проектов, тестировщики, UI / UX и команды поддержки приложений. Управление аналитикой. И, наконец, даже если вы не участвуете непосредственно в аналитических проектах или связанных с ними действиях, полезно узнать достаточно много об аналитиках данных и специалистах по данным, чтобы мы знали, как с ними работать. Точно так же почти в каждой компании определенного размера есть отдел кадров, я ожидаю, что в большинстве крупных компаний также есть отдел аналитики. Знание того, как они могут помочь, как вы можете извлечь из них выгоду и что им нужно для успеха, должно быть требованием для любого руководителя крупной фирмы.

ответил(а) 2020-06-13T20:44:24+03:00 1 год, 3 месяца назад
39

Здравствуй,

Быть специалистом по данным - один из самых популярных и актуальных вариантов карьеры десятилетия. Спрос на ученых данных огромен, число, как говорят, намного выше, чем доступные кандидаты. Таким образом, выбор данных науки в качестве варианта карьеры имеет много возможностей и останется таковым в ближайшем будущем.

Для некоторой интересной информации о науке о данных, прочитайте эту историю.

Что такое наука о данных?

Data Science - это объединение математики, программирования, статистики и дизайна, которые применяются для успешного управления сбором цифровых данных.

Основными 3 компонентами, связанными с наукой о данных, являются организация, упаковка и доставка данных. В целом, это междисциплинарное сочетание вывода данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач.

Так что же делает Data Scientist? или кто такой специалист по данным?

Data Scientists - это те, кто занимается наукой о данных. Специалист по данным проводит исследования и анализирует данные и помогает компаниям процветать, прогнозируя рост, тенденции и понимание бизнеса на основе большого объема данных.

По сути, специалисты по обработке данных - большие спорщики данных. Они берут эти огромные данные и используют свои навыки в математике, статистике и программировании для очистки и организации данных. Весь их анализ в сочетании с отраслевыми знаниями помогает находить скрытые решения бизнес-задач.

Кто хороший специалист по данным?

Анализ данных иногда приводит к противоречивой интуиции.

Хороший специалист по данным - это тот, кто имеет бизнес-контекст в своих решениях для анализа данных. Он / она должны быть в состоянии преобразовать рассказанные номера в действенную форму. Специалист по данным должен иметь представление о деталях, а также о общей картине.

Кто может быть ученым данных?

Специалист по данным является своего рода «мастером на все руки» для обработки данных. В основном, 3 основных навыка, которыми должен обладать ученый, это математика / статистика, компьютерная грамотность и знание конкретного бизнеса.

Какие навыки необходимы для работы с данными?

Как уже говорилось выше, наука о данных - это прекрасное сочетание трех основных областей. Экспертиза в математике, технические навыки и навыки программирования, деловая и стратегическая осведомленность объединяются, чтобы сформировать науку о данных

Математика и наука о данных. Ядро создания продукта данных - это возможность количественно просматривать огромные объемы данных. Построение аналитических моделей для решения бизнес-задач, как правило, сложная математика.

Хотя статистика является важной частью науки о данных, это не единственный используемый тип математики. Ученые, работающие с данными, используют многие логические методы, машинное обучение и линейную алгебру. Специалист по данным должен иметь общую глубину знаний по математике.

Технические навыки и навыки программирования. Использование технических навыков для обработки огромных данных для создания подлинных решений требует сложных навыков программирования. Специалистам по данным необходимо уметь кодировать - создавать прототипы быстрых решений, а также интегрироваться со сложными системами данных. Основные языки, связанные с наукой о данных, включают SQL, Python, R и SAS. На периферии находятся Ява, Скала, Юлия и другие.

Сильные бизнес-стратегии - ученый должен уметь просматривать данные через призму бизнеса. Это помогает переводить данные наблюдений, сделанные для решения бизнес-задач. Исследователи данных используют понимание данных в качестве поддержки для построения лучших бизнес-стратегий.

Давайте поговорим о некоторых поведенческих или нетехнических навыках, необходимых для работы с данными:

1. Деловая хватка

Недостаточно иметь представление о Python или Hadoop. Вы должны уметь различать, как ваши навыки могут быть использованы для определения проблемы или решения проблемы, с которой ваша организация сталкивается в своей отрасли. Специалист по данным не просто технически оснащен, но и должен быть уличным, чтобы понимать отрасль и находить новые способы использования своих данных для продвижения вперед.

2. Интеллектуальное любопытство

Решение проблемы - это не задача исследователя данных, а интеллектуально стимулирующее путешествие. Эти профессионалы не движимы деньгами, их мотивация заключается в том, чтобы использовать свои творческие способности и изобретательность для решения сложных проблем, поскольку они предаются интенсивному интеллектуальному любопытству. Это важная черта или образ мышления, чтобы преуспеть как ученый, поскольку они раскрывают скрытый смысл за неразличимым количеством информации.

3. Навыки общения

Для специалиста по данным важно уметь четко и свободно участвовать в беседах с членами нетехнических групп, чтобы иметь возможность сообщать свои технические выводы. Только обладая сильными коммуникативными навыками, специалист по данным может позволить предприятиям принимать логические решения, подкрепленные количественными данными.

Вышеперечисленные навыки являются основным требованием для работы с данными. Тем не менее, поскольку наука о данных и анализ больших данных являются новой дисциплиной, нет никакого определенного пути, чтобы стать ученым данных. Правда в том, что наука о данных является междисциплинарной. Например, кто-то с финансовым опытом может быть огромным активом для компании, так как его легкость в работе с цифрами и бизнесом дает им преимущество в понимании бизнес-операций и финансового состояния компаний.

Менее половины людей заканчивают тем, что работают в областях, в которых они имеют ученую степень. Стать ученым по данным может быть обременительной, но не невозможной задачей. Если вы увлечены работой с числами, обладаете аналитическим умом и обладаете вышеперечисленными качествами, то тяжелый труд, настойчивость и неустанный драйв приведут вас к вашей цели.

Imarticus Learning предлагает курсы повышения квалификации Data Science в сотрудничестве с Genpact в качестве партнера по знаниям. Эта программа поможет вам с глубоким пониманием анализа данных и статистики, а также с точки зрения бизнеса и передовых практик с использованием SAS, R, Python, Hive, Spark и Tableau. Помимо этого, программа также предоставляет 100% помощь в трудоустройстве, чтобы помочь вам сориентироваться в различных вариантах карьеры и подготовить вас к работе с первого дня. Нажмите здесь, чтобы узнать больше об этом курсе.

Посредством различных проектов и тематических исследований мы даем ценные навыки роли нашим студентам наряду с обширным обучением ключевым инструментам и методам. Мы готовим вас к работе с подготовкой к собеседованию, семинарами по построению резюме и интервью с экспертами отрасли.

Чтобы узнать больше о программах Imarticus, посетите веб-сайт (https: //imarticus.org/? Id = websit ...).

Надеюсь, это поможет вам в процессе принятия решений.

Всего наилучшего..:)

ответил(а) 2020-06-13T20:44:24+03:00 1 год, 3 месяца назад
40

Вопрос, который вы задали, очень актуален, и многие могут искать ответ.

Никто, технический или нетехнический, не может игнорировать Data Analytics. Это дает представление практически обо всем, что вы хотите. Анализируя данные и задавая правильные вопросы, вы можете изменить ситуацию.

Для нетехнических людей существует множество инструментов, которые просто требуют, чтобы вы загружали данные и имели функцию перетаскивания. Они очень просты в использовании и эксплуатации. Преимущества для вас будут:

Представление комплексных чисел в простой и привлекательной форме, чтобы их было легко понять. Простая интерпретация идей. Лучшая презентация. Меньше времени. Вы можете использовать идеи для разработки новых стратегий, выявления пробелов, лучшей цены, чем у конкурента, и т. Д.

Надеюсь это поможет.

Вот бесплатная статья о том, как использовать аналитику. Если вы заинтересованы, вы можете найти его здесь: https://goo.gl/GtafE1

ответил(а) 2020-06-13T20:44:24+03:00 1 год, 3 месяца назад
40

Там нет твердой и быстрой образовательной квалификации, если вы не охоты на исследовательскую работу.

Понимание машинного обучения и Data Science требует самоотдачи и хорошего наставника для тех, кому удобно начинать с наставником.

Это займет два месяца, чтобы закончить курс и еще 2 месяца, чтобы продолжить

все задания предоставлены для изучения. К этому времени вы сможете принять

пройти собеседование и получить качественную и востребованную работу

Отказ от ответственности: я являюсь основателем Sniffer Search и научил Data Science более 50 новичков и опытных кандидатов из области ИТ и не ИТ

Вы можете связаться со мной по электронной почте: jamie.rahman@sniffers.co/+919008231835

ответил(а) 2020-06-13T20:44:24+03:00 1 год, 3 месяца назад
Ваш ответ
Введите минимум 50 символов
Чтобы , пожалуйста,
Выберите тему жалобы:

Другая проблема