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Einführung
Datenwissenschaftler bewegen sich in einem sich ständig verändernden Feld mit seinen sich entwickelnden Technologien und Techniken. Das schnelle Wachstum und die Dynamik dieser Branche erfordern von den beteiligten Fachleuten kontinuierliches Lernen und Anpassung. Aufgrund dieses konstanten Wachstums ist eine kontinuierliche persönliche Entwicklung erforderlich, um aktive und erfolgreiche Praktiker zu sein. Es gibt immer mehr Konzepte, Instruments und Technologien, die sowohl für den unerfahrenen als auch den erfahrenen Datenwissenschaftler aufgegriffen und gemeistert werden müssen.
Und deshalb sind wir heute hier. Dieser Artikel soll praktische Ratschläge geben, wie Sie ein besserer Datenwissenschaftler werden können, indem er sich auf fünf verschiedene Kompetenzbereiche konzentriert. Egal, ob Sie Anfänger sind oder nach Jahren als Praktiker wieder Fuß fassen möchten, stürzen Sie sich hinein und verbessern Sie Ihr Können.
1. Beherrschen Sie die mathematischen Grundlagen
Das Verständnis der Grundlagen der erforderlichen Mathematik ist ein elementarer Bestandteil der Arbeit mit Daten. Die Hauptfächer lineare Algebra, Infinitesimalrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung bilden die Grundlage für einen Großteil der Modellierungs- und Algorithmenarbeit, die Datenwissenschaftler leisten. Das Buch Mathematik für maschinelles Lernen ist eine ausgezeichnete Referenz für den Anfang, ebenso wie die Kurse in Courseras Mathematik für die Spezialisierung Information Science. YouTube-Movies von 3Brown1Blue sind eine weitere fantastische Ressource zu diesen Themen. Die Anwendung dieser mathematischen Grundlagen in realen Projekten und Übungen stellt sicher, dass Ihr Wissen solide bleibt.
2. Bleiben Sie über Branchentrends auf dem Laufenden
Wenn man auf dem Laufenden bleiben und in diesem sowohl enorm breiten als auch tiefen Feld langfristig beschäftigt bleiben möchte, ist es nicht vernachlässigbar, sich über die neuesten Instruments, Technologien und Methoden auf dem Laufenden zu halten. Von technologischen Innovationen wie automatisiertem maschinellem Lernen und Interpretierbarkeitsprozessen bis hin zu groß angelegten Datentechnologien und hochmodernen Algorithmen für maschinelles Lernen ist die Landschaft von „intestine zu wissen“ bis „unbedingt wissenswert“ in ständigem Wandel. Dies ist kein unwichtiges Anliegen: Menschen und Organisationen möchten in der Lage sein, die neuesten Informationen zu integrieren, wo dies angebracht ist. Welchen besseren Ort gibt es, um sich über solche Themen zu informieren, als KDnuggets (Sie sind bereits hier) und unsere Schwesterseiten? Beherrschung des maschinellen Lernens Und Statologie.
Es gibt aber auch andere großartige Ressourcen: beliebte Web sites wie Auf dem Weg zur Datenwissenschaft, DatenCamp, MarkTechPostund eine ganze Reihe anderer sind ebenfalls Ihre Zeit wert. Die unzähligen Podcasts, Webinare und YouTube-Kanäle bieten alle various Möglichkeiten und bieten für jeden Geschmack etwas. Communities und Konferenzen, sowohl on-line als auch persönlich, können großartige Möglichkeiten sein, um Kontakte zu knüpfen und über die neuesten Developments auf dem Laufenden zu bleiben.
3. Entwickeln Sie starke Programmierkenntnisse
Dies kann nicht oft genug betont werden: Kenntnisse in einer oder mehreren der wichtigsten Programmiersprachen Python, R und SQL sind ein absolutes Muss für jeden, der ein nützlicher Datenwissenschaftler sein möchte. Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib (Python) und Pakete wie dplyr und ggplot2 (R) für die Datenarbeit sind wichtige Fähigkeiten, die man sich aneignen muss. Ebenso wichtig ist es, die effizientesten Methoden zum Schreiben von SQL-Abfragen zu erlernen, da SQL nach wie vor eine der am häufigsten verwendeten Sprachen weltweit ist, insbesondere in der Datenwissenschaft. Natürlich gibt es noch viele andere Sprachen, die für die Datenarbeit nützlich sein könnten – Java, Rust, C++, Go, Javascript, Ruby … die Liste ist endlos. Sie können aus diesen Sprachen auswählen, was für Sie sinnvoll ist, aber lernen Sie sie nicht unter Vernachlässigung der oben genannten „Großen Drei“; das ist das Risiko einfach nicht wert.
Über On-line-Plattformen wie HackerRank oder LeetCodeoder durch GitHub-Beiträge kann man seine Programmierkenntnisse verbessern. Die Arbeit an Gruppenprojekten erfordert Kenntnisse in Git, das man zur Versionskontrolle verwenden kann. Kurz gesagt: Glauben Sie nicht dem Hype, dass Sie nicht programmieren müssen. Wenn Sie es nicht können, wird jemand anderes gebraucht, der es tut, und da es so viele Datenwissenschaftler gibt, die programmieren, wie können Sie sich positiv von ihnen abheben? Seien Sie als Grundvoraussetzung ein guter Programmierer und fügen Sie dann zusätzliche Fähigkeiten hinzu, um sich von anderen abzuheben.
4. Arbeiten Sie mit realen Datensätzen
Die Arbeit mit frischen Fakten und Zahlen ist ein Muss für jeden, der mehr als ein Akademiker auf diesem Gebiet sein möchte. Es gibt nichts Besseres, als Datenprobleme aus eigener Initiative zu lösen und zu tun. Methoden dazu sind der Wettbewerb auf Kaggledie Übernahme unabhängiger Herausforderungsprojekte oder sogar die Suche nach Praktika oder Freiwilligenarbeit. Durch die genaue Lösung eines Issues, einschließlich der geeigneten Anwendung von Algorithmen, des Verständnisses der verschiedenen Datensätze und der Aufzeichnung all dieser Arbeit, bauen Menschen ein Robustes Portfolio.
Der Unterschied zwischen der Freigabe Ihres Portfolioprojekts auf Grundlage einer Überarbeitung des Iris-Datensatzes und der Durchführung einer eingehenden Analyse anhand robuster und aktueller Daten aus der realen Welt ist wie Tag und Nacht. Verwenden Sie echte und wertvolle Daten.
5. Fördern Sie Kommunikations- und Zusammenarbeitsfähigkeiten
Um einem nicht-akademischen Publikum komplexe Analyseergebnisse zu vermitteln, ist eine gute Kommunikation der Schlüssel zum Erfolg. Um eine Botschaft intestine zu vermitteln, muss man eine fesselnde Geschichte mit den eigenen Daten erzählen, sie mit auffälligen Visualisierungen versehen, eine fesselnde und intestine ausgearbeitete begleitende Rede halten und unterstützende Artefakte verwenden, die Fragen der Zuhörer im Voraus beantworten und Lücken füllen sollen. Es stehen mehrere Instruments zur Verfügung, die Sie bei Ihrer Information Science-Storyzeit unterstützen, darunter Tableau, Energy BI und sogar PowerPoint oder Google Slides.
Neben dieser überzeugenden Darstellung wird ein erfolgreicher Datenwissenschaftler auch aktiv zuhören und präventiv Fragen beantworten, was für die Vermittlung Ihrer Fachkompetenz unerlässlich ist. Dieselben Fähigkeiten können auch dazu beitragen, die Teameffektivität und den Projekterfolg zu verbessern. Das Ausdrücken Ihrer Ideen und Erkenntnisse und die gute Zusammenarbeit sowohl mit dem Analyseteam als auch mit Ihrem späteren Publikum ist eine weitere wichtige Komponente eines erfolgreichen Datenwissenschaftlers. Wenn Sie Ihre Bemühungen verdoppeln, diesen Aspekt zu meistern, können Sie Ihre Leistung steigern.
Abschließende Gedanken
Dieser Artikel sollte erklären, wie Sie verschiedene Aspekte Ihrer Rolle als Information Science-Experte verbessern können. In diesen fünf Bereichen – umfassende Informationsunterstützung, auf dem Laufenden bleiben über Entwicklungen in der Branche, fließendes und kompetentes Programmieren, praktische Arbeit mit echten Daten und ein Händchen für die Zusammenarbeit mit anderen – haben wir nach Möglichkeiten gesucht, dem durchschnittlichen Datenprofi zu helfen, seine Fähigkeiten zu verbessern. Lernen und Wachstum in der Datenwissenschaft sind ein kontinuierlicher und ständiger Wandel, additionally stellen Sie sicher, dass Sie bei dieser Reise alle an Bord haben.
Matthias Mayo (@mattmayo13) hat einen Grasp-Abschluss in Informatik und ein Diplom in Information Mining. Als leitender Redakteur von Abonnieren und Statologieund beitragender Redakteur bei Beherrschung des maschinellen LernensMatthew möchte komplexe Konzepte der Datenwissenschaft zugänglich machen. Seine beruflichen Interessen umfassen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erforschung neuer KI. Sein Ziel ist es, das Wissen in der Datenwissenschaftsgemeinschaft zu demokratisieren. Matthew programmiert, seit er sechs Jahre alt ist.