Foto door Anna Nekrasjevitsj 
 

Met de vooruitgang van datatechnologie in de afgelopen jaren hebben we een golf gezien van bedrijven die datawetenschap implementeren. Veel bedrijven proberen nu de beste talenten voor hun dataproject te werven om een ​​concurrentievoordeel te behalen. Eén van die talenten is de datawetenschapper.

Datawetenschappers hebben bewezen dat ze enorme waarde kunnen bieden aan bedrijven. Maar wat maakt de vaardigheden van datawetenschappers anders dan die van anderen? Het is geen gemakkelijke vraag om te beantwoorden, aangezien datawetenschappers een grote paraplu vormen en de functieverantwoordelijkheden en de vereiste vaardigheden voor elk bedrijf verschillen. Toch zijn er vaardigheden die datawetenschappers nodig zullen hebben als ze zich willen onderscheiden van de anderen.

Dit artikel bespreekt vijf essentiële vaardigheden voor datawetenschappers in 2024. Ik zou daar niet over discussiëren Programmeertaal or Machine leren omdat het altijd noodzakelijke vaardigheden zijn. Ik heb het ook niet over generatieve AI-vaardigheden, aangezien dit trending-vaardigheden zijn, maar datawetenschap is groter dan dat. Ik zou alleen verdere opkomende vaardigheden willen bespreken die essentieel zijn voor het landschap van 2024. 

Wat zijn deze vaardigheden? Laten we erop ingaan.

Cloud computing is een dienst via internet (“Cloud”) die servers, analytische software, netwerken, beveiliging en nog veel meer kan omvatten. Het is ontworpen om te schalen naar de voorkeuren van de gebruiker en om indien nodig bronnen te leveren.

In de huidige trend op het gebied van datawetenschap zijn veel bedrijven begonnen met het implementeren van cloud computing om hun bedrijf op te schalen of de infrastructuurkosten te minimaliseren. Van kleine startups tot grote bedrijven: het gebruik van cloud computing is duidelijk geworden. Daarom kun je beginnen in te zien dat de huidige vacature voor datawetenschap vereist dat je ervaring hebt met cloud computing.

Er zijn veel cloud computing-diensten, maar u hoeft niet alles te leren, omdat het beheersen van één ervan betekent dat u gemakkelijker naar de andere platforms kunt navigeren. Als u moeite heeft om te beslissen welke u in eerste instantie wilt leren, kunt u beginnen met een groter platform, zoals AWS, GCP of Azure.

Hier kunt u meer leren over Cloud Computing Beginnersgids voor cloudcomputing, artikel door Aryan Garg.

Machine Learning Operations, of MLOps, is een verzameling technieken en hulpmiddelen voor het implementeren van ML-modellen in productie. MLOps heeft tot doel de technische schuld van onze Machine Learning-toepassing door de inzet van ML-modellen in de productie te stroomlijnen, de modelkwaliteit en -prestaties te verbeteren en tegelijkertijd best practices in CI/CD te implementeren, met continue monitoring van machine learning-modellen.

MLOps is een van de meest gewilde vaardigheden voor datawetenschappers geworden, en je kunt de toename van MLOps-vereisten zien in vacatures. Voorheen konden de MLOps-werkzaamheden worden gedelegeerd aan een Machine Learning Engineer. De vereisten voor datawetenschappers om MLOps te begrijpen zijn echter groter dan ooit geworden. Dit komt omdat datawetenschappers ervoor moeten zorgen dat hun machine learning-model klaar is om te worden geïntegreerd met de productieomgeving, die alleen de maker van het model het beste kent.

Daarom is het nuttig om in 2024 over MLOps te leren als je je carrière in de datawetenschap vooruit wilt helpen. Voor meer informatie over het MLOps-onderwerp raadpleegt u KDnuggets' eerste technische briefing, waarin alles over MLOps wordt besproken.

Big Data kan worden omschreven als de Drie V’s, die bestaan ​​uit: Volume, wat verwijst naar de enorme hoeveelheden gegenereerde gegevens; Snelheid, waarin wordt uitgelegd hoe snel de gegevens worden geproduceerd en verwerkt; En Verscheidenheid, die verwijst naar verschillende gegevenstypen (gestructureerd tot ongestructureerd).

Big Data-technologieën zijn in veel bedrijven belangrijk geworden, omdat veel inzichten en producten afhankelijk zijn van hoe ze iets kunnen doen met de Big Data die ze hebben. Het is één ding om over big data te beschikken, maar alleen door deze te verwerken kunnen bedrijven er waarde uit halen. Dit is de reden waarom veel bedrijven nu datawetenschappers proberen te werven die over big data-technologievaardigheden beschikken.

Veel technologieën vallen onder deze termen als we het hebben over Big Data-technologieën. Het kan echter worden onderverdeeld in vier typen: dataopslag, datamining, data-analyse en datavisualisatie.

Hier zijn enkele populaire tools die in vacatures vaak als noodzakelijk worden vermeld:

-Apache Hadoop

-Apache-vonk

-MongoDB

-Tableau

-Snelle mijnwerker

Je hoeft niet alle beschikbare tools onder de knie te hebben, maar als je er een paar begrijpt, kun je je carrière zeker ten goede lanceren. Voor meer informatie over Big Data-technologieën vindt u hier een inleidend artikel met de titel Werken met Big Data: hulpmiddelen en technieken door Nate Rosidi dat uw Big Data-reis een vliegende start zou kunnen geven.

Datawetenschappers hebben technische vaardigheden en sterke domeinexpertise nodig om hun carrière vooruit te helpen. Een junior datawetenschapper wil misschien machine learning modelleren om de hoogste technische statistieken te bereiken, maar de senior begrijpt dat ons model bedrijfswaarden boven alles moet brengen.

Domeinexpertise betekent dat we de activiteiten van de sector waaraan we werken, begrijpen. Door het bedrijf te begrijpen, kunnen we beter aansluiten bij de zakelijke gebruiker, betere meetgegevens voor het model selecteren en de projecten inlijsten op een manier die impact heeft op het bedrijf. In 2024 wordt het vooral belangrijker omdat bedrijven beginnen te begrijpen hoe datawetenschap aanzienlijke waarde kan opleveren.

Het probleem met het verwerven van domeinexpertisekennis is dat deze alleen effectief geleerd kan worden als we al als datawetenschappers in die sector werkzaam zijn. Hoe kan iemand deze vaardigheid verwerven als we niet in de sector werken die we willen? Er zijn een paar manieren, waaronder:

– Het volgen van online cursussen en certificering in aanverwante industrieën

– Actief netwerken op sociale media

– Bijdragen aan het open source project

– Een zijproject hebben dat verband houdt met de industrie

– Een mentor zoeken

– Ga stage lopen

Dit zijn voorgestelde manieren om domeinexpertise op te doen, maar u kunt creatiever zijn om de ervaring te vinden. Het artikel “Is domeinkennis een hindernis voor het starten van een carrière in data?” van Vaishali Lambe kan u ook helpen domeinexpertise te verkrijgen.

Sommigen zien gegevens misschien als getallen of woorden in de database, zonder zich zorgen te maken over het individu dat deze gegevens beschrijven. Veel van deze gegevens waren echter privé-informatie die de gebruikers en het bedrijf zou kunnen schaden als we er verkeerd mee zouden omgaan. Het onderwerp wordt in dit moderne tijdperk nog belangrijker naarmate het verzamelen en verwerken van gegevens eenvoudiger wordt.

Ethiek in data science houdt zich bezig met de morele principes die bepalen hoe datawetenschappers zouden moeten werken. Het veld bestrijkt de potentiële impact van ons data science-project op individuen en de samenleving, die de beste morele beslissing zou moeten volgen die we kunnen nemen. Het onderwerp gaat meestal over vooringenomenheid, eerlijkheid, verklaarbaarheid en instemming. 

Aan de andere kant is gegevensprivacy een gebied dat zich bezighoudt met de wettigheid van de manier waarop we gegevens verzamelen, verwerken, beheren en delen. Het heeft tot doel de persoonlijke informatie van het individu te beschermen en misbruik te voorkomen. Elk gebied kan een ander raamwerk voor gegevensprivacy hebben; Zo is de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa doorgaans alleen van toepassing op persoonsgegevens in Europa.

Kennis over ethiek en gegevensprivacy zijn essentiële vaardigheden geworden voor datawetenschappers, omdat de gevolgen van het overtreden ervan ernstig zijn. Het artikel van Nisha Arya op Ethiek en Data Privacy kan uw startpunt worden om deze onderwerpen verder te begrijpen.

Dit artikel bespreekt vijf essentiële vaardigheden die elke datawetenschapper in 2024 nodig heeft. De vaardigheden omvatten:

1. Cloud Computing
2. MLops
3. Big Data-technologie
4. Domeindeskundigheid
5. Ethiek en gegevensprivacy

Ik hoop dat het helpt! Deel uw mening over de vaardigheden die hier worden vermeld en voeg hieronder uw commentaar toe.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya is een data science assistent-manager en dataschrijver. Terwijl hij fulltime bij Allianz Indonesia werkt, deelt hij graag Python- en Data-tips via sociale media en schrijvende media.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024