Top 10 abilități de știință a datelor pe care marile tehnologii le caută la solicitanți


de Aratrika Dutta
19 februarie 2022

Există diverse abilități de știință a datelor pentru solicitanții care pot aplica pentru marile companii de tehnologie, iată o listă de 10

știința datelor ca unul dintre cele mai mari locuri de muncă de pe piața tehnologiei contemporane este considerat mai des un rol extrem de tehnic. Știința datelor reprezintă tehnologiile de ultimă oră care guvernează astăzi o gamă largă de sectoare și companii. abilități de știință a datelor sunt cruciale în această eră a AI, Date mareși automatizare. Companiile caută profesioniști calificați care să poată gestiona cantitatea din ce în ce mai mare de date generate de operațiunile lor. Sunt diverse abilități practice de știință a datelor pentru ca solicitanții să aplice pentru marile companii de tehnologie. Acest articol enumeră primele 10 abilități de știință a datelor pe care marii tehnicieni le caută la solicitanți.

Calcul multivariat și algebră liniară

Majoritatea învățării automate, în mod invariabil modele de știință a datelor, sunt construite cu mai mulți predictori sau variabile necunoscute. Cunoașterea calculului multivariat este semnificativă pentru construirea unui model de învățare automată. Iată câteva dintre subiectele de matematică cu care vă puteți familiariza pentru a lucra în Data Science: Derivate și gradienți, Funcția Step, Funcția Sigmoid, Funcția Logit, Funcția ReLU (Unitate Linear Rectified) etc.

Programare, pachete și software

Știința datelor este în esență despre programare. Deși nu există o regulă specifică cu privire la selecția limbajelor de programare, Python și R sunt cele mai favorizate. Oamenii de știință ai datelor aleg un limbaj de programare care să servească nevoia unei enunțuri de problemă în mână. Cu toate acestea, Python pare să fi devenit cel mai apropiat lucru de o lingua franca pentru știința datelor.

Cercetare de date

Adesea, datele pe care le dobândește sau le primește o companie nu sunt pregătite pentru modelare. Prin urmare, este imperativ să înțelegeți și să știți cum să faceți față imperfecțiunilor datelor. Data Wrangling este procesul prin care vă pregătiți datele pentru analize ulterioare; transformarea și maparea datelor brute de la o formă la alta pentru a pregăti datele pentru perspective. Aceasta este cea mai importantă abilitate de știință a datelor pe care trebuie să o aveți.

Managementul bazei de date

Cu grămezi și bucăți mari de date la care să lucrezi, este esențial ca un cercetător de date să știe cum să gestioneze acele date. Managementul bazei de date constă în esență dintr-un grup de programe care pot edita, indexa și manipula baza de date. SGBD acceptă o solicitare făcută pentru date dintr-o aplicație și solicită sistemului de operare să furnizeze date specifice necesare.

gândire critică

Cu gândirea critică, oamenii de știință de date pot analiza în mod obiectiv întrebările, ipotezele și rezultatele și pot înțelege ce resurse sunt esențiale pentru rezolvarea unei probleme. De asemenea, ei pot privi problemele din puncte de vedere și perspective diferite. Gândirea critică este o abilitate valoroasă care se transferă cu ușurință în orice profesie.

comunicare efectiva

Comunicarea eficientă este o altă abilitate care este căutată aproape peste tot. Indiferent dacă sunteți într-o poziție de nivel de intrare sau într-un CEO, conectarea cu alți oameni este o trăsătură utilă care vă ajută să finalizați rapid și ușor lucrurile. În afaceri, oamenii de știință în domeniul datelor trebuie să fie competenți în analiza datelor și apoi trebuie să explice clar și fluent concluziile lor atât publicului tehnic, cât și non-tehnic.

Scrierea SQL și construirea conductelor de date

Învățarea cum să scrieți interogări SQL robuste și să le programați pe o platformă de gestionare a fluxului de lucru precum Airflow este vitală ca om de știință a datelor. Vă va ajuta să construiți conducte de date de bază și să îmbunătățiți informațiile care sunt adunate, ușurând lucrurile. Aceasta este una dintre abilitățile practice de știință a datelor pentru a învăța să rămâneți la cerere pe piață.

Regresie și clasificare

Construirea de modele de regresie și clasificare, modelele predictive nu sunt ceva la care veți lucra mereu, dar este ceva la care angajatorii se vor aștepta să știți dacă sunteți un cercetător al datelor. Pentru a oferi o anumită perspectivă, modelele critice pentru misiune au avut un impact semnificativ asupra afacerii. Aceasta este una dintre abilitățile practice de știință a datelor pentru a învăța să rămâneți la cerere pe piață.

AI explicabil

Mulți algoritmi de învățare automată au fost considerați „cutii de bloc” pentru o lungă perioadă de timp, deoarece nu era clar cum aceste modele și-au derivat predicțiile pe baza intrărilor lor respective. SHAP și LIME sunt două tehnici care vă spun nu numai importanța caracteristicii pentru fiecare caracteristică, ci și impactul asupra rezultatului modelului, similar cu coeficienții dintr-o ecuație de regresie liniară.

Arhitecturi de rețele neuronale

Rețelele neuronale fac parte din procesul de învățare profundă și sunt inspirate de structura creierului uman. Sunt structuri complexe create din neuroni artificiali care pot procesa intrări multiple și pot produce o ieșire singulară. Înțelegerea acestei arhitecturi este esențială pentru învățarea profundă. Este una dintre cele mai bune abilități de știință a datelor pe care trebuie să le aveți pentru a intra în lumea tehnologică.

Distribuie acest articol

Faceți chestia cu împărtășirea

Leave a Comment