Photo by Anna Niekraszewicz 
 

Wraz z rozwojem technologii danych w ostatnich latach zaobserwowaliśmy wzrost liczby firm wdrażających analitykę danych. Wiele firm stara się obecnie rekrutować do swoich projektów dotyczących danych najlepsze talenty, aby zyskać przewagę konkurencyjną. Jednym z takich talentów jest analityk danych.

Analitycy danych udowodnili, że są w stanie zapewnić firmom ogromną wartość. Czym jednak umiejętności analityka danych różnią się od innych? Odpowiedź na to pytanie nie jest łatwa, ponieważ badacze danych to duża grupa, a obowiązki zawodowe i wymagane umiejętności różnią się w przypadku każdej firmy. Niemniej jednak istnieją umiejętności, których badacze danych będą potrzebować, jeśli chcą wyróżnić się na tle innych.

W tym artykule omówimy pięć kluczowych umiejętności analityków danych w 2024 roku. Nie będę omawiał Język programowania or Nauczanie maszynowe ponieważ są to zawsze niezbędne umiejętności. Nie mówię też o umiejętnościach związanych z generatywną sztuczną inteligencją, ponieważ są to umiejętności zyskujące na popularności, ale analityka danych to coś więcej. Omówiłbym jedynie dalsze pojawiające się umiejętności niezbędne dla krajobrazu roku 2024. 

Jakie są te umiejętności? Zajmijmy się tym.

Przetwarzanie w chmurze to usługa internetowa („chmura”), która może obejmować serwery, oprogramowanie analityczne, sieci, bezpieczeństwo i wiele innych. Został zaprojektowany tak, aby skalować się zgodnie z preferencjami użytkownika i dostarczać zasoby zgodnie z wymaganiami.

W obecnym trendzie data science wiele firm rozpoczęło wdrażanie rozwiązań chmurowych w celu skalowania swojej działalności lub minimalizacji kosztów infrastruktury. Od małych start-upów po duże firmy, wykorzystanie przetwarzania w chmurze stało się oczywiste. Dlatego możesz zacząć dostrzegać, że obecne ogłoszenie o pracę w dziedzinie analityki danych będzie wymagało od Ciebie doświadczenia w przetwarzaniu w chmurze.

Istnieje wiele usług przetwarzania w chmurze, ale nie musisz się wszystkiego uczyć, ponieważ opanowanie jednej oznacza łatwiejszą nawigację na innych platformach. Jeśli masz trudności z podjęciem decyzji, czego się uczyć na początku, możesz zacząć od większej, takiej jak platforma AWS, GCP lub Azure.

Dzięki temu możesz dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu w chmurze Przewodnik dla początkujących po przetwarzaniu w chmurze, artykuł autorstwa Aryana Garga.

Machine Learning Operations (MLOps) to zbiór technik i narzędzi służących do wdrażania modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym. MLOps ma na celu uniknięcie dług techniczny z naszej aplikacji Machine Learning poprzez usprawnienie wdrażania modeli ML w produkcji, poprawę jakości i wydajności modeli przy jednoczesnym wdrażaniu najlepszych praktyk w zakresie CI/CD, przy ciągłym monitorowaniu modeli uczenia maszynowego.

MLOps stała się jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności wśród analityków danych, a w ofertach pracy widać wzrost wymagań dotyczących MLOps. Wcześniej prace MLOps można było delegować Inżynierowi uczenia maszynowego. Jednak wymagania analityków danych dotyczące zrozumienia MLOps stały się większe niż kiedykolwiek. Dzieje się tak dlatego, że badacze danych muszą zadbać o to, aby ich model uczenia maszynowego był gotowy do integracji ze środowiskiem produkcyjnym, które najlepiej zna tylko twórca modelu.

Dlatego nauka o MLOps w 2024 r. jest korzystna, jeśli chcesz rozwijać swoją karierę w dziedzinie analityki danych. Aby dowiedzieć się więcej na temat MLOps, zob Pierwszy brief techniczny KDnuggets, który omawia wszystko na temat MLOps.

Big Data można opisać jako trzy V, na które składają się: Tom, co odnosi się do ogromnych ilości generowanych danych; Prędkość, który wyjaśnia, jak szybko dane są tworzone i przetwarzane; I Różnorodność, co odnosi się do różnych typów danych (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych).

Technologie Big Data stały się ważne w wielu firmach, ponieważ wiele spostrzeżeń i produktów opiera się na tym, jak można coś zrobić z posiadanymi Big Data. Posiadanie dużych zbiorów danych to jedno, ale tylko poprzez ich przetwarzanie firmy mogą uzyskać z nich wartość. Właśnie dlatego wiele firm próbuje obecnie rekrutować analityków danych posiadających umiejętności w zakresie technologii dużych zbiorów danych.

Kiedy mówimy o technologiach Big Data, terminy te obejmują wiele technologii. Można je jednak podzielić na cztery typy: przechowywanie danych, eksploracja danych, analiza danych i wizualizacja danych.

Oto kilka popularnych narzędzi, które w ogłoszeniach o pracę często wymieniano jako niezbędne:

-Apache Hadoop

-Iskra Apacza

-MongoDB

-Żywy obraz

-Rapidminer

Nie musisz opanować wszystkich dostępnych narzędzi, ale zrozumienie kilku z nich z pewnością zapoczątkuje twoją karierę na lepsze. Aby dowiedzieć się więcej na temat technologii Big Data, zapoznaj się z artykułem wprowadzającym zatytułowanym Praca z Big Data: narzędzia i techniki autorstwa Nate’a Rosidiego które może rozpocząć Twoją podróż z Big Data.

Naukowcy zajmujący się danymi potrzebują umiejętności technicznych i dużej wiedzy dziedzinowej, aby rozwijać swoją karierę. Młodszy analityk danych może chcieć modelować uczenie maszynowe, aby osiągnąć najwyższe wskaźniki techniczne, ale starszy rozumie, że nasz model powinien przede wszystkim przynosić wartości biznesowe.

Doświadczenie w danej dziedzinie oznacza, że ​​rozumiemy branżę, nad którą pracujemy. Rozumiejąc biznes, moglibyśmy lepiej dostosować się do użytkownika biznesowego, wybrać lepsze metryki dla modelu i opracować projekty w sposób, który będzie miał wpływ na biznes. W 2024 r. stanie się to szczególnie istotne, gdy firmy zaczną rozumieć, w jaki sposób analiza danych może wnieść znaczącą wartość.

Problem ze zdobywaniem specjalistycznej wiedzy dziedzinowej polega na tym, że można jej skutecznie się nauczyć tylko wtedy, gdy pracujemy już jako badacze danych w tej branży. Jak zatem można zdobyć tę umiejętność, jeśli nie pracujemy w branży, w której chcemy? Jest kilka sposobów, m.in.:

– Udział w kursach online i certyfikacja w pokrewnych branżach

– Aktywny networking w mediach społecznościowych

– Udział w projekcie open source

– Posiadanie pobocznego projektu związanego z branżą

– Znalezienie mentora

– Weź udział w stażu

Oto sugerowane sposoby zdobycia wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie, ale możesz wykazać się większą kreatywnością, aby znaleźć takie doświadczenie. Artykuł „Czy wiedza domenowa jest przeszkodą w rozpoczęciu kariery w branży danych?” przez Vaishali Lambe może również pomóc w zdobyciu wiedzy specjalistycznej w dziedzinie domeny.

Niektórzy mogą postrzegać dane jako liczby lub słowa w bazie danych, nie troszcząc się o osobę, którą te dane opisują. Jednak większość tych danych to informacje prywatne, które w przypadku niewłaściwego obchodzenia się z nimi mogłyby zaszkodzić użytkownikom i firmie. Temat ten staje się jeszcze ważniejszy w dzisiejszych czasach, gdy gromadzenie i przetwarzanie danych staje się łatwiejsze.

Etyka w nauce danych dotyczy zasad moralnych, które kierują tym, jak powinni pracować badacze danych. Dziedzina ta obejmuje potencjalny wpływ naszego projektu analizy danych na jednostki i społeczeństwo, które powinno podjąć najlepszą decyzję moralną, jaką możemy podjąć. Temat zazwyczaj dotyczy stronniczości, uczciwości, możliwości wyjaśnienia i zgody. 

Z drugiej strony, prywatność danych to dziedzina związana z legalnością sposobu, w jaki gromadzimy, przetwarzamy, zarządzamy i udostępniamy dane. Ma na celu ochronę danych osobowych pochodzących od danej osoby i zapobieganie niewłaściwemu ich wykorzystaniu. Każdy obszar może mieć inne ramy ochrony danych; na przykład Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) w Europie zwykle ma zastosowanie wyłącznie do danych osobowych w Europie.

Znajomość etyki i prywatności danych stała się niezbędnymi umiejętnościami analityków danych, ponieważ konsekwencje ich złamania są poważne. Artykuł Nishy Aryi na Etyka i Prywatność danych może stać się punktem wyjścia do dalszego zrozumienia tych tematów.

W artykule omówiono pięć podstawowych umiejętności, których potrzebuje każdy analityk danych w 2024 r. Umiejętności te obejmują:

1. Cloud Computing
2. MLOps
3. Technologia Big Data
4. Ekspertyza domeny
5. Etyka i prywatność danych

Mam nadzieję, że to pomoże! Podziel się swoimi przemyśleniami na temat wymienionych tutaj umiejętności i dodaj komentarz poniżej.
 
 

Cornelius Yudha Wijaya jest kierownikiem i asystentem analityka danych oraz autorem danych. Pracując na pełny etat w Allianz Indonesia, uwielbia dzielić się wskazówkami dotyczącymi Pythona i danych za pośrednictwem mediów społecznościowych i mediów.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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