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# Einführung
Ich verstehe, dass Datenwissenschaftler mit dem Tempo, in dem die Datenwissenschaft wächst, schwieriger wird, mit allen neuen Technologien, Anforderungen und Tendencies Schritt zu halten. Wenn Sie der Meinung sind, dass das Wissen über Python und maschinelles Lernen den Job im Jahr 2025 für Sie erledigen wird, dann tut es mir leid, sie Ihnen zu brechen, aber es wird es nicht tun.
Um in diesem Wettbewerbsmarkt eine gute Likelihood zu haben, müssen Sie über die grundlegenden Fähigkeiten hinausgehen.
Ich beziehe mich nicht nur auf technische Fähigkeiten, sondern auch auf die Delicate Abilities und das Geschäftsverständnis. Vielleicht sind Sie schon einmal auf solche Artikel gestoßen, aber vertrauen Sie mir, dass dies kein Clickbait -Artikel ist. Ich habe tatsächlich recherchiert, um die häufig übersehenen Bereiche hervorzuheben. Bitte beachten Sie, dass diese Empfehlungen ausschließlich auf Branchentrends, Forschungsarbeiten und Erkenntnissen beruhen, die ich aus dem Gespräch mit einigen Experten gesammelt habe. Additionally fangen wir an.
# Technische Fähigkeiten
// 1. Graph Analytics
Graph Analytics ist tremendous unterschätzt, aber so nützlich. Es hilft Ihnen, Beziehungen in Daten zu verstehen, indem Sie sie in Knoten und Kanten verwandeln. Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, soziale Netzwerke oder überall, wo die Dinge verbunden sind, können Grafiken angewendet werden. Die meisten herkömmlichen Modelle für maschinelles Lernen haben mit relationalen Daten zu kämpfen, aber Diagrammtechniken erleichtern es, Muster und Ausreißer zu fangen. Unternehmen wie PayPal verwenden es, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren, indem sie die Beziehungen zwischen Konten analysieren. Instruments wie Neo4J, NetworkX und Apache Age können Ihnen helfen, diese Artwork von Daten zu visualisieren und mit ihnen zu arbeiten. Wenn Sie es ernst nehmen, tiefer in Bereiche wie Finanzen, Cybersicherheit und E-Commerce zu gehen, ist dies eine Fähigkeit, die Sie hervorheben wird.
// 2. REDE AI -Implementierung
Bei Edge AI geht es im Grunde genommen darum, maschinelles Lernmodelle direkt auf Geräten auszuführen, ohne sich auf Cloud -Server zu verlassen. Es ist jetzt sehr related, dass alles von Uhren bis hin zu Traktoren klug wird. Warum ist das wichtig? Es bedeutet eine schnellere Verarbeitung, mehr Privatsphäre und weniger Abhängigkeit von der Internetgeschwindigkeit. Zum Beispiel können Sensoren auf Maschinen Fehler vorhersagen, bevor sie auftreten. John Deere benutzt es, um Erntekrankheiten in Echtzeit zu erkennen. Im Gesundheitswesen verarbeiten Wearables -Daten sofort, ohne einen Cloud -Server zu benötigen. Wenn Sie an Edge AI interessiert sind, untersuchen Sie Tensorflow Lite, Onnx -Laufzeit und Protokolle wie MQTT und CoAp. Denken Sie auch an Raspberry PI und Optimierung mit geringer Leistung. Entsprechend Fortune Enterprise InsightsDer Edge AI -Markt wird bis 2032 von 27,01 Mrd. USD im Jahr 2024 auf 269,82 Milliarden USD wachsen. Ja, es ist nicht nur ein Hype.
// 3. Algorithmus -Interpretierbarkeit
Seien wir actual, ein leistungsstarkes Modell zu bauen ist cool, aber wenn Sie nicht erklären können, wie es funktioniert? Nicht so cool. Besonders in Branchen mit hohen Einsätzen wie Gesundheitswesen oder Finanzen, wo die Erklärung ein Muss ist. Werkzeuge wie Shap und Lime helfen dabei, Entscheidungen aus komplexen Modellen abzubauen. Im Gesundheitswesen kann beispielsweise die Interpretierbarkeit hervorheben, warum ein KI-System einen Patienten als Hochrisiko markiert hat, was sowohl für die ethische Verwendung von KI als auch für die Einhaltung der regulatorischen Einhaltung von entscheidender Bedeutung ist. Und manchmal ist es besser, etwas inhärent interpretierbares wie Entscheidungsbäume oder regelbasierte Systeme aufzubauen. Wie Cynthia Rudin, AI -Forscherin an der Duke College, macht es: „Hören Sie auf, Black -Field -Modelle für maschinelles Lernen für Entscheidungen mit hohen Einsätzen zu erklären, und verwenden Sie stattdessen interpretierbare Modelle.“ Kurz gesagt, wenn Ihr Modell reale Menschen betrifft, ist die Interpretierbarkeit nicht elective, es ist unerlässlich.
// 4. Datenschutz, Ethik und Sicherheit
Dieses Zeug ist nicht mehr nur für Rechtsteams. Datenwissenschaftler müssen es auch verstehen. Ein falscher Schritt mit sensiblen Daten kann zu Klagen oder Bußgeldern führen. Mit Datenschutzgesetzen wie CCPA und DSGVO wird nun erwartet, dass Sie über Techniken wie Differential Privatsphäre, homomorphe Verschlüsselung und Verbundlernen kennen. Die ethische KI bekommt auch ernsthafte Aufmerksamkeit. Tatsächlich glauben 78% der befragten Verbraucher, dass Unternehmen sich zu ethischen KI -Requirements verpflichten, und 75% sagen, dass das Vertrauen in die Datenpraktiken eines Unternehmens ihre Kaufentscheidungen direkt beeinflusst. Instruments wie IBMs Equity 360 können Ihnen helfen, Verzerrungen in Datensätzen und Modellen zu testen. TL; DR: Wenn Sie etwas erstellen, das personenbezogene Daten verwendet, wissen Sie besser, wie Sie es schützen und erklären, wie Sie das tun.
// 5. Automl
Automl -Instruments werden für jeden Datenwissenschaftler zu einem soliden Kapital. Sie automatisieren Aufgaben wie die Modellauswahl, das Coaching und das Hyperparameter -Tuning, sodass Sie sich mehr auf das tatsächliche Drawback konzentrieren können, anstatt sich in sich wiederholenden Aufgaben zu verlieren. Instruments wie H2O.AI, Datarobot und Google Automl helfen dabei, die Dinge stark zu beschleunigen. Aber lassen Sie es nicht verdrehen, Automl geht es nicht darum, Sie zu ersetzen, sondern darum, Ihren Workflow zu steigern. Automl ist ein Copilot, nicht der Pilot. Sie brauchen immer noch das Gehirn und den Kontext, aber dies kann mit der Grunzarbeit umgehen.
# Delicate Abilities
// 1. Umweltbewusstsein
Dies magazine einige überraschen, aber AI hat einen CO2 -Fußabdruck. Das Coaching von massiven Modellen nimmt verrückte Mengen an Energie und Wasser ein. Als Datenwissenschaftler spielen Sie eine Rolle, um die Technologie nachhaltiger zu gestalten. Unabhängig davon, ob es sich um die Optimierung des Codes, die Auswahl effizienter Modelle oder die Arbeit an grünen KI -Projekten handelt, dies ist ein Raum, in dem Tech den Zweck erfüllt. Microsofts „Planetary Pc“ ist ein großartiges Beispiel für die Verwendung von KI für Umweltgut. Wie MIT Know-how Evaluate ausdrückt: „Der CO2-Fußabdruck von AI ist ein Weckruf für Datenwissenschaftler.“ Als verantwortungsbewusster Datenwissenschaftler ist das Nachdenken über Ihre Umweltauswirkungen zu sein.
// 2. Konfliktlösung
Datenprojekte beinhalten häufig eine Mischung von Menschen: Ingenieure, Produktleute, Geschäftsführer und vertrauen mir, nicht jeder wird sich die ganze Zeit einig sein. Hier kommt die Konfliktlösung ins Spiel. In der Lage zu sein, mit Meinungsverschiedenheiten umzugehen, ohne den Fortschritt zu beschränken, ist eine große Sache. Es stellt sicher, dass das Crew fokussiert bleibt und sich als einheitliche Gruppe voranschreitet. Groups, die Konflikte effizient lösen können, sind einfach produktiver. Agiles Denken, Empathie und Lösungsorientierter sind hier riesig.
// 3. Präsentationsfähigkeiten
Sie könnten das genaueste Modell der Welt erstellen, aber wenn Sie es nicht klar erklären können, geht es nirgendwo hin. Präsentationsfähigkeiten, die besonders komplexe Ideen in einfachen Worten erklären, trennen die großen Datenwissenschaftler von den anderen. Egal, ob Sie mit einem CEO oder einem Produktmanager sprechen, wie Sie Ihre Erkenntnisse kommunizieren. Im Jahr 2025 ist dies nicht nur ein „nett zu haben“, sondern ein zentraler Bestandteil des Jobs.
# Branchenspezifische Fähigkeiten
// 1. Domänenwissen
Das Verständnis Ihrer Branche ist der Schlüssel. Sie müssen kein Finanzexperte oder Arzt sein, aber Sie müssen die Grundlagen der Funktionsweise der Dinge erhalten. Dies hilft Ihnen, bessere Fragen zu stellen und Modelle zu erstellen, die tatsächlich Probleme lösen. Zum Beispiel macht das Wissen über medizinische Terminologie und Vorschriften wie HIPAA im Gesundheitswesen einen großen Unterschied beim Aufbau vertrauenswürdiger Modelle. Im Einzelhandel ist das Kundenverhalten und die Bestandszyklen von Bedeutung. Grundsätzlich verbindet Area-Wissen Ihre technischen Fähigkeiten mit Auswirkungen auf die reale Welt.
// 2. Kenntnisse der regulatorischen Compliance
Seien wir ehrlich, Knowledge Science ist nicht mehr ein kostenloser Free-for-All. Mit der DSGVO, HIPAA und dem EU -AI -Gesetz wird die Compliance zu einer zentralen Fähigkeit. Wenn Sie möchten, dass Ihr Projekt stay wird und stay bleibt, müssen Sie verstehen, wie Sie diese Vorschriften berücksichtigen können. Viele KI -Projekte sind verzögert oder blockiert, nur weil niemand von Anfang an über die Einhaltung von Einhaltung nachgedacht hat. Mit 80% der KI-Projekte im Finanzwesen, in denen Konformitätsverzögerungen konfrontiert sind, erhalten Sie zu wissen, wie Ihre Systeme zu prüfen und regulationsfreundlich werden können.
# Einpacken
Dies conflict meine Aufschlüsselung, die auf den Forschungen beruhte, die ich in letzter Zeit durchgeführt habe. Wenn Sie mehr Fähigkeiten oder Einblicke hinzufügen haben, würde ich sie ehrlich gerne gerne hören. Lassen Sie sie in den Kommentaren unten fallen. Lassen Sie uns voneinander lernen.
Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und technischer Schriftsteller mit einer tiefgreifenden Leidenschaft für die Datenwissenschaft und die Schnittstelle von KI mit Medizin. Sie hat das eBook „Produktivität mit Chatgpt maximieren“. Als Google -Technology -Gelehrte 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie wird auch als Teradata -Vielfalt in Tech Scholar, MITACS Globalink Analysis Scholar und Harvard Wecode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter der Veränderung, nachdem er Femcodes gegründet hat, um Frauen in STEM -Bereichen zu stärken.