10 Hack-uri pentru știința datelor pe care oamenii de știință ar trebui să le cunoască în 2022


de Sayantani Sanyal
16 februarie 2022

Aceste hack-uri în știința datelor pot economisi mult timp pentru oamenii de știință de date, permițându-le să realizeze proiectele fără probleme.

știința datelor s-a transformat în cel mai răspândit cuvânt la modă pentru afacerile moderne. Supraviețuirea afacerilor în această era digitală înseamnă în mod clar dezlănțuirea puterii gigaocteților de date și obținerea de informații utile. Oamenii de știință de date folosesc aceste seturi vaste de informații pentru a procesa, combina, asocia și analiza pentru a obține informații importante care pot ajuta compania să se dezvolte într-o mare măsură. De asemenea, folosesc metodologiile de date mari pentru a dezvolta modele predictive de predispoziție la fraudă care ajută la atenuarea riscurilor și fraudelor. Dar profesioniștii experți în date folosesc și mai multe hack-ul științei datelor care contribuie la succesul organizațional și asigură potrivirea ofertelor cu nevoile clienților. estos hack-uri pentru cercetătorii de date nu numai că îi ajută să recunoască datele neobișnuite, ci și să asigure răspunsuri în timp util prin crearea de alerte. Pse opune hackurilor în știința datelor poate crea experiențe personalizate pentru o implicare sporită a clienților și le permite profesioniștilor din știința datelor să obțină un avantaj în companie. În acest articol, am enumerat astfel de lucruri hack de top data science că fiecare cercetător de date ar trebui să știe în 2022.

Obținând întotdeauna o abordare orientată spre industrie

Hack-urile din știința datelor implică furnizarea unei soluții pentru cazurile de utilizare din lumea reală. Așadar, oamenii de știință de date ar trebui să se concentreze întotdeauna pe domeniul sau cazurile de utilizare în afaceri ale problemei la îndemână și apoi să găsească o soluție care poate fi implementată, mai degrabă decât să o privească doar din punct de vedere tehnic. Aspectele tehnice se concentrează în general pe rectificarea soluțiilor, dar nu sunt în măsură să ofere nicio soluție bazată pe punctul de vedere al afacerii. Cunoașterea aspectului tehnic este crucială pentru că este, de asemenea, important să păstrăm punctul de vedere al afacerii pentru mai mult succes.

Evitați integrarea învățării automate în orice

Învățarea automată a făcut progrese mari în aplicarea în diverse operațiuni de afaceri. ML poate rezolva, de asemenea, mai multe probleme de afaceri și poate desfășura fără probleme operațiuni de afaceri, dar știința datelor nu este doar despre învățarea automată. Este mai mult despre a ajunge la o soluție executabilă pentru o anumită problemă. Este vorba despre capacitatea de a scoate numere semnificative care contează cel mai mult. Oamenii de știință de date eficienți ar trebui să se concentreze pe încercarea de a potrivi algoritmii de învățare automată împreună cu declarațiile problemelor de afaceri și să integreze hack-urile științei datelor în consecință.

Învață mai multe limbaje de programare

Cunoașterea limbajelor de programare a devenit destul de crucială în această eră bazată pe tehnologie. Python, JavaScript, R și alții și-au făcut prezența în cele mai utilizate dispozitive tehnologice. Deci, hack-urile din știința datelor ar trebui să posede cu siguranță cunoștințele limbajelor de programare și să învețe să implementeze aceste abilități atunci când este necesar.

Înțelegeți transformarea intuițiilor în acțiuni

Aceasta ar putea părea o sarcină evidentă, dar este destul de esențial pentru oamenii de știință de date și începători să înțeleagă eficient cum să transforme informațiile derivate din perspective în planuri care vor conduce compania către succes sau o vor proteja de pierderile viitoare. Acest lucru ar putea părea, de asemenea, un sfat sau o sugestie, dar hackurile din știința datelor ar trebui să fie precauți înainte de a lua orice alte măsuri în care seturile de date pot fi aplicate eficient.

Participarea activă la competiții online și hackathoane

Din nou, acesta ar putea părea mai degrabă un sfat, dar oamenii de știință de date pot participa la hackathon-uri în care vor putea afla mai multe despre astfel de hack-uri și sfaturi și vor putea evalua legăturile lor slabe. Fiecare instituție de învățământ organizează festivaluri sau turnee interuniversitare. Studenții care aspiră oameni de știință ai datelor în astfel de competiții pentru a câștiga mai multă experiență și aclamații în industrie.

Analizați problemele complexe în timp

Oamenii de știință de date ar trebui să petreacă suficient timp analizând orientarea problemelor sau afirmațiilor complexe. Îi va ajuta să genereze idei pentru a dezvolta un cadru pentru rezolvarea problemelor complexe. Procesul de planificare necesită timp, în plus, necesită înțelegerea intuitivă a problemelor complexe pentru a aborda o soluție precisă.

Imaginează-ți mai întâi imaginea de ansamblu

Obiectivele de afaceri pe termen lung ar trebui să fie considerate o prioritate atunci când decideți soluții de hacking pentru știința datelor pentru companii. Ar putea apărea câteva mici dificultăți, dar obiectivul final ar trebui să fie succesul pe termen lung și obiectivele companiei. Concentrați-vă pe imaginea de ansamblu pentru a permite stabilizarea întreprinderilor.

Curățarea constantă a datelor și EDA

Analiza exploratorie a hackurilor din știința datelor este unul dintre cei mai importanți pași de luat în considerare în procesul de analiză a datelor. Se concentrează pe identificarea semnificației oricărui set de date dat. Deci, oamenii de știință de date nu ar trebui să ignore procedurile EDA. De asemenea, chiar dacă curățarea datelor poate părea un proces complex, este important să se formuleze date bine structurate pentru a obține rezultate mai bune.

Aflați cât timp să petreceți proiectelor de știință a datelor

Una dintre cele mai importante, dar consumatoare de timp, în hack-urile din știința datelor este executarea proiectelor de știință a datelor. Este imposibil pentru oamenii de știință de date să petreacă cea mai mare parte a timpului în curățarea hackurilor din știința datelor, așa că este esențial ca ei să țină o evidență a progresului proiectelor lor. Acest hack va economisi o mulțime de timp pentru oamenii de știință de date profesioniști.

Învață tehnici de regresie pentru operațiunile Python

Profesioniștii care lucrează la proiecte de hack-uri în știința datelor trebuie să învețe tehnici de regresie și să le aplice cu acuratețe atunci când este necesar. Alegerea tehnicilor de regresie potrivite poate economisi, de asemenea, mult timp pentru oamenii de știință de date.

Distribuie acest articol

Faceți chestia cu împărtășirea

Leave a Comment