Yazara göre resim
Zaman değişiyor. 2023'te bir veri bilimcisi olmak istiyorsanız, listenize eklemeniz gereken birkaç yeni becerinin yanı sıra halihazırda hakim olmanız gereken bir dizi mevcut beceri vardır.
Neden bu kadar kapsamlı bir beceri seti? Sorunun bir kısmı iş kapsamı sürünmesidir. Hiç kimse bir veri bilimcinin ne olduğunu veya ne yapması gerektiğini, en azından gelecekteki işvereninizi bilemez. Dolayısıyla, veri içeren her şey, ilgilenmeniz için veri bilimi kategorisinde takılıp kalır.
Verileri nasıl temizleyeceğinizi, dönüştüreceğinizi, istatistiksel olarak analiz edeceğinizi, görselleştireceğinizi, ileteceğinizi ve tahmin edeceğinizi bilmeniz beklenir. Sadece bu değil, aynı zamanda iş sorumluluklarınıza yeni teknoloji (veya yakın zamanda ana akıma ulaşan teknoloji) de eklenebilir.
Bu makalede, 19'te veri bilimcisi olmak için bilmeniz gereken en önemli 2023 beceriyi listeleyeceğim.
İşte en önemli on tanesine genel bir bakış.
Yazara göre resim
Bu beceriler, bir işe girmenize, bir röportajı ezmenize, eğrinin önünde kalmanıza ve bu terfi için pazarlık yapmanıza yardımcı olacaktır. Her bölümde, her becerinin ne olduğunu, neden önemli olduğunu kısaca özetleyeceğim ve bu becerileri öğrenebileceğiniz birkaç yer önereceğim.
Her ne kadar değil Bir veri bilimcinin işinin %80'i, veri temizleme ve tartışma, 2023'te hala bir veri bilimcinin ustalaşabileceği en önemli becerilerden biridir.
Veri Temizleme ve Düzenleme Nedir?
Veri temizleme ve düzenleme, ham verilerin analiz için kullanılabilecek bir biçime dönüştürülmesi işlemleridir. Bu, eksik değerleri ele almayı, kopyaları kaldırmayı, tutarsız verilerle uğraşmayı ve verileri analize hazır hale getirecek şekilde biçimlendirmeyi içerir.
Verilerin temizlenmesi genellikle kötü/yanlış değerlerden kurtulmayı, boşlukları doldurmayı, yinelenenleri bulmayı ve bunun dışında veri kümenizin beklendiği kadar kusursuz ve güvenilir bir şekilde doğru olmasını sağlamayı ifade eder. Onunla boğuşmak (ya da onu ezmek, masaj yapmak ya da bunun gibi başka garip fiiller), onu analiz edilebilir bir şekle sokmak anlamına gelir. Onu dönüştürür veya bakması daha kolay başka bir biçime eşlersiniz.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Herhangi bir veri bilimcisine ne yaptıklarını sorun ve ilk bahsedecekleri şeylerden biri veri temizleme ve tartışma olacaktır. Veriler hiçbir zaman güzel, temiz, analiz edilebilir bir biçimde elinize geçmez, bu yüzden onu nasıl derli toplu hale getireceğinizi bilmek çok önemlidir.
Verileri temizleme ve karıştırma yeteneği, analiz sonuçlarınızın güvenilir olmasını sağlar ve yanlış sonuçlara varılmasının önlenmesine yardımcı olur.
Bu Anahtar Beceriyi Nereden Öğrenebilirsiniz?
Veri temizlemeyi ve düzenlemeyi öğrenmek için pek çok harika seçenek var. Harvard'ın sunduğu bir kurs EdX'te. Ayrıca Common Crawl, 50 milyardan fazla web sayfasından oluşan web tarama verileri (okuyun) veya Brezilya'nın hava durumu verileri (okuyun).
Hayır, bu sadece bir terim değil! Makine öğrenimi, geleceğin herhangi bir veri bilimcisinin bilmesi gereken çok önemli bir beceridir.
Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenimi, verilere dayalı tahminler ve kararlar almak için algoritmaların ve istatistiksel modellerin uygulanmasıdır.
Bilgisayarların, açıkça programlanmadan verilerden öğrenerek belirli bir görevdeki performanslarını geliştirmelerini sağlayan yapay zekanın bir alt alanıdır. Otomasyona yardımcı olur. Herhangi bir sektörde bulacaksınız.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
2023'te makine öğrenimi hakkında bilgi sahibi olmanız gerekiyor çünkü bu, hızla büyüyen ve çeşitli sektörlerde karmaşık sorunları çözmek ve tahminler yapmak için çok önemli bir araç haline gelen bir alandır.
Makine öğrenimi algoritmaları, görüntüleri sınıflandırmak, konuşmayı tanımak, doğal dil işlemek ve öneri sistemleri oluşturmak için kullanılabilir. Makine öğrenimi destekli bu görevleri yapmayan (veya yapmak istemeyen) bir sektör bulmakta zorlanacaksınız.
Makine öğreniminde yetkin olmak, bir veri bilimcinin büyük ve karmaşık veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarmasına ve daha iyi iş kararları verebilecek tahmine dayalı modeller geliştirmesine olanak tanır.
Bu Anahtar Beceriyi Nereden Öğrenebilirsiniz?
bir depomuz var otuzdan fazla makine öğrenimi projesi özgeçmişinizde bu beceriyi göstermek için ScrataScratch'ta. TensorFlow ayrıca makine öğrenimini öğrenmek için bir dizi harika ücretsiz kaynak.
Yazara göre resim
Bu beceri oldukça açıklayıcıdır. Rakamları analiz ettiğinizde, kilit paydaşlar bulgularınızı güzel grafikler ve çizelgelerle anlamak isteyeceklerdir.
Veri Görselleştirme nedir?
Veri görselleştirme, verilerin daha kolay anlaşılmasına yardımcı olmak için tabloların, grafiklerin ve diğer grafiklerin oluşturulmasıdır. Az önce temizlediğiniz, tartıştığınız veya tahmin ettiğiniz sayıları alırsınız ve bunları başkalarıyla trendleri iletmek veya trendleri daha kolay tespit etmek için bir tür görsel formata koyarsınız.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
2023'te, verileri görselleştirebilmek bir veri bilimcisi için çok önemlidir. Bu, verilerdeki ilk bakışta belirgin olmayabilecek gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için gizli bir süper güce sahip olmak gibidir. Ve en iyi kısım? Bulgularınızı başkalarıyla hem ilgi çekici hem de akılda kalıcı bir şekilde paylaşabilirsiniz. Bir veri bilimcisi olarak, farklı deneyim düzeylerine sahip gruplarla çalışacaksınız, ancak bir resim, bir dizi sayıdan çok daha kolay anlaşılır.
Bu nedenle, içgörülerinizi ve keşiflerinizi etkili bir şekilde iletebilen bir veri bilimcisi olmak istiyorsanız, veri görselleştirme sanatında ustalaşmak önemlidir.
Bu Anahtar Beceriyi Nereden Öğrenebilirsiniz?
İşte bir liste veri yani öğrenmek için ücretsiz yerler.
SQL, Yapılandırılmış bir Sorgulama Dilidir. Veri bilimcileri, SQL veritabanlarıyla çalışmanın yanı sıra veritabanlarını yönetmek ve veri depolama görevlerini gerçekleştirmek için SQL'i kullanır.
SQL ve Veritabanı Yönetimi Nedir?
SQL, yapılandırılmış verilere erişmenizi ve bunları değiştirmenizi sağlayan çok popüler bir dildir. Genellikle SQL'de yapılan veritabanı yönetimi ile el ele gider. Veritabanı yönetimi temel olarak verileri bir yerden nasıl düzenleyebileceğiniz, depolayabileceğiniz ve getirebileceğinizdir. SQL veritabanları bunlardan biridir. en iyi arka uç teknolojileri 2023'te öğrenmek, yani sadece veri bilimi için değil.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Bir veri bilimcisi olarak, tüm verileri takip etmeli, düzenli olduğundan emin olmalı ve birisi ihtiyaç duyduğunda geri almalısınız. SQL ve veritabanı yönetiminin yapmanıza izin verdiği şey budur.
Bu Anahtar Beceriyi Nereden Öğrenebilirsiniz?
Coursera bir tonu var deneyebileceğiniz harika, uygun fiyatlı veritabanı yönetimi/yönetici kursları. Ayrıca bazılarının gizli bir önizlemesini de alabilirsiniz. SQL mülakat soruları burada, bilginizi test etmek için yararlı olabilir.
Büyük veri moda bir kelime, evet ama aynı zamanda gerçek bir kavram – Oracle tanımlar "daha fazla çeşitlilik içeren, artan hacimlerde ve daha hızlı gelen veriler" veya üç V'ye sahip veriler olarak.
Büyük Veri İşleme Nedir?
Büyük veri işleme, Hadoop ve Spark gibi teknolojileri kullanarak büyük miktarda veriyi işleme, depolama ve analiz etme yeteneğidir.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
2023'te, büyük verileri işleme yeteneği, veri bilimcileri için kritik öneme sahip olacak. Üretilen veri hacmi katlanarak artmaya devam ediyor ve bu verileri etkili bir şekilde işleyip analiz edebilmek, bilinçli kararlar almak ve değerli içgörüler elde etmek için çok önemlidir. Büyük veri işleme teknikleri konusunda derin bir anlayışa sahip olan veri bilimcileri, büyük veri kümeleriyle kolaylıkla çalışabilecek ve içerdikleri bilgilerden en iyi şekilde yararlanabilecektir.
Ayrıca, vızıltısı sayesinde, özgeçmişinize "büyük veri" eklemekten asla zarar gelmez.
Nereden Öğrenebilirsin?
Simplilearn'leri seviyorum YouTube eğitim serisi bu konsept üzerine.
Yazara göre resim
Komik - daha fazla ürün ve hizmet buluta taşındıkça, bulut bilgi işlem, ister teknolojiyle ilgili olsun, hemen hemen her iş için bir iş gereksinimi haline geliyor. DevOps veya bir veri bilimcisi.
Bulut Bilişim nedir?
Bulut bilgi işlem, verileri depolamak ve işlemek için AWS, Azure veya Google Cloud gibi bulut tabanlı teknolojilerin ve platformların kullanılmasıdır. Bu, istediğiniz zaman istediğiniz yerden erişebileceğiniz sanal bir depolama odasına sahip olmak gibi bir şey. Bulut bilgi işlem, verileri ve bilgi işlem kaynaklarını yerel makinelerde veya sunucularda depolamak yerine kuruluşların ve veri bilimcilerin bu kaynaklara internet üzerinden erişmesine olanak tanır.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Vurgulamaya devam ettiğim gibi, bir veri bilimcisi olarak çalışmanız beklenen veri miktarı artıyor. Daha fazla şirket, şirket içinde ilgilenmek yerine onu buluta yapıştıracak. Bu verileri ölçeklenebilir ve verimli bir şekilde depolama ve işleme becerisine sahip olmak giderek daha önemli hale geliyor.
Bulut bilgi işlem, bunun için etkili bir çözüm sunarak veri bilimcilerin pahalı donanım ve altyapıya ihtiyaç duymadan çok büyük miktarda bilgi işlem kaynaklarına ve veri depolamaya erişmesine olanak tanır.
Nereden Öğrenebilirsin?
İyi haber şu ki, şirketlerin çeşitli bulutları var ve birçoğu size bunu ücretsiz olarak öğretmekle ilgileniyor, bu yüzden onlarınkini kullanmayı öğreniyorsunuz. Google, Microsoft, ve Amazon hepsi harika bulut bilgi işlem kaynaklarına sahiptir.
“Bekle, az önce veritabanlarını ele almadık mı? Veri ambarı nedir?” diye sorduğunu duyuyorum.
seni anlıyorum Bazen en kritik veri bilimi becerisinin tüm kısaltmaları ve jargonu düz tutmak gibi geliyor.
Veri Ambarı ve ETL Nedir?
Öncelikle veri ambarlarını veritabanlarından ayıralım.
Depolar, birden çok sistem için geçerli ve geçmiş verileri depolarken, veritabanları bir projeye güç sağlamak için gereken güncel verileri depolar. Bir veritabanı, bir uygulamayı çalıştırmak için gereken mevcut verileri depolarken, bir veri ambarı, verileri analiz etmek için önceden tanımlanmış ve sabit bir şemada bir veya daha fazla sistem için mevcut ve geçmiş verileri depolar.
Kısacası, bir çok farklı projenin verileri için bir veri ambarı kullanırsınız, oysa bir veritabanı çoğunlukla tek bir projenin verilerini depolar.
ETL, veri ambarı, kısaca çıkarma, dönüştürme ve yüklemeyi içeren bir süreçtir. Bir ETL aracı, istediğiniz herhangi bir veri kaynağı sisteminden veri çıkaracak, onu hazırlama alanında dönüştürecek (genellikle temizleyecek, manipüle edecek veya "karıştıracak") ve ardından bir veri ambarına yükleyecektir.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Her beceride bu noktayı tekrarlamış gibi hissediyorum, ancak veriler artıyor. Şirketler buna açtır ve sizden onu yönetmenizi beklerler. Oluşturulabilir ardışık düzenlerde verilerin nasıl yönetileceğini bilmek çok önemlidir.
Nereden Öğrenebilirsin?
SQL veya Python gibi belirli bir dille uygun bir ETL yapmayı öğrenmenizi öneririm. Datacamp'ın sahip olduğu bir İyi bir Python ile. Microsoft daha fazla çalışır orta seviye öğretici bir SQL seçeneğinden geçmek için.
Her veri bilimcisi bir model uzmanıdır. Giselle Bundchen'den bahsetmiyorum. Verilerin bir sistemde nasıl depolandığı ve organize edildiğine dair bir model oluşturmaktan bahsediyorum.
Veri Modelleme ve Yönetimi Nedir?
Veri modelleme ve yönetimi, verileri temsil etmek için matematiksel modeller oluşturmanın yanı sıra kalitesini, doğruluğunu ve kullanışlılığını korumak için verilerin yönetimi sürecidir.
Bu, veri varlıklarının, ilişkilerinin ve özniteliklerinin tanımlanmasının yanı sıra veri doğrulama, bütünlük ve güvenlik için süreçlerin uygulanmasını içerir.
Daha basit bir ifadeyle, veri modelleme, temel olarak, işvereninizin sistemlerinde verilerin nasıl organize edildiğine ve bağlandığına dair bir plan oluşturduğunuz anlamına gelir. Bunu bir evin planını çizmek gibi düşünebilirsiniz. Tıpkı bir planın farklı odaları ve bunların nasıl bağlantılı olduğunu göstermesi gibi, veri modelleme de farklı bilgi parçalarının birbiriyle nasıl ilişkili ve bağlantılı olduğunu gösterir.
Bu, verilerin tutarlı ve etkili bir şekilde saklanmasını ve kullanılmasını sağlamaya yardımcı olur.
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Bir veri bilimcisi olarak, verilerin erişilebilir bir şekilde düzenlenmesini ve yapılandırılmasını sağlamaktan sorumlu olacaksınız. Veri modelleme ve yönetimi, verilerle çalışmanıza, paylaşmanıza, doğru olduğundan emin olmanıza ve buna dayalı kararlar almanıza yardımcı olur.
Nereden Öğrenebilirsin?
Microsoft'un iyi bir intro bloglarında, sadece yarım saat uzunluğunda ve yüksek puan aldı. Başlamak için iyi bir yer.
Image byt Yazar
Birçok veri bilimi terimi, modelleme ve madencilik gibi diğer mesleklerden henüz çalındı. Bunun ne anlama geldiğine ve neden önemli olduğuna bakalım.
Veri Madenciliği nedir?
Veri madenciliği, kümeleme, sınıflandırma ve ilişkilendirme kuralları gibi teknikler aracılığıyla verilerden yararlı bilgiler çıkarma işlemidir. Yararlı altın külçeler bulmak için gerçek bir veri akışını gözden geçiriyorsunuz. (Belki veri kaydırma, bu beceri için daha iyi bir isim olabilirdi!)
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Bir hayal edin: 2023'te bir veri bilimcisisiniz. On bin farklı kaynaktan gelen verileriniz var. Tüm bu veri çeşmelerindeki kalıpları belirlemek için hangi beceriyi kullanıyorsunuz?
Veri madenciliği.
Nereden Öğrenebilirsin?
Veri madenciliği, bu iki becerinin oldukça kritik bir bileşeni olduğundan, genellikle büyük verileri veya veri analitiğini kapsayan kurslarda ele alınır. EdX bir çift sunuyor veri madenciliğini öğrenmek için seçenekler.
Derin öğrenme, makine öğreniminden ustaca farklıdır! Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt alanıdır.
Derin Öğrenme nedir?
Derin öğrenme, birden çok yapay sinir ağı katmanı aracılığıyla verilerdeki kalıpları öğrenebilen algoritmalar oluşturmaya odaklanan makine öğreniminin bir yönüdür. (Bu arada yapay sinir ağları, insan beyninin yapısına ve işlevine benzer şekilde modellenmiş bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.)
2023'te Veri Bilimcisi Olmak Neden Önemli?
Yapay zeka 2023'te daha sofistike hale geliyor. Yapay zeka ve makine öğreniminin temellerini bilmek yeterli değil – en ileri teknolojiye de aşina olmalısınız, çünkü yarın en yeni olmayacak. Derin öğrenme birkaç yıl önce yeniydi ve şimdi bir gereklilik.
Veri bilimcilerin, şirketler gerçekten çok büyük miktarda veriye eriştiğinde derin öğrenmeyi kullanmaları beklenecektir. Görüntü ve video işleme veya bilgisayarla görme uygulamaları için kullanılır.
Nereden öğrenebilirsin?
Sevdiğim Simplilearn öğreticisi başlangıç noktası olarak.
Bilmeniz gereken pek çok gelecek vaat eden teknoloji ve teknik var. Bunlar, üretken rakip ağlar gibi daha da gelişmiş veya veri öyküsü anlatımı gibi daha yumuşak becerilere dayalı veya zaman serisi tahmini gibi bir alanda uzmanlaşmıştır. Bunları burada kısaca özetleyeceğim:
- Doğal Dil İşleme (NLP): İnsan dilinin işlenmesini ve anlaşılmasını sağlayan yapay zekanın bir alt alanı. Chatbotlar bunu kullanır.
- Zaman Serisi Analizi ve Tahmini: Verilerin zaman içinde incelenmesi ve gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak için istatistiksel modellerin kullanılması. Bu beceriyi satış veya gelir analizi yapmak için kullanabilirsiniz.
- Deneysel Tasarım ve A/B Testi: Hipotezleri test etmek ve verilere dayalı kararlar almak için kontrollü deneyler tasarlama ve yürütme süreci.
- Veri Hikayesi Anlatımı: Veri içgörülerini ve bulgularını teknik olmayan paydaşlara etkili bir şekilde iletme yeteneği. Giderek daha fazla sayıda paydaş, neden veriye dayalı kararların arkasında, bu yüzden bu kritik.
- Generatif Düşman Ağları (GAN'lar): Belirli bir veri kümesine benzeyen yeni veriler oluşturmak için iki sinir ağının birlikte çalışmak üzere eğitildiği bir tür derin öğrenme mimarisi.
- Öğrenimi Aktar: Bir modelin bir görev üzerinde önceden eğitildiği ve ilgili bir görev üzerinde ince ayarın yapıldığı, performansı iyileştiren ve gereken eğitim verisi miktarını azaltan bir makine öğrenimi tekniği. Kaynakları daha sınırlı olan daha küçük şirketler bunu yararlı bulacaktır.
- Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML): Makine öğrenimi modellerini seçme, eğitme ve dağıtma sürecini otomatikleştirme yöntemi.
- Hiperparametre Ayarı: Başka bir makine öğrenimi alt kategorisi. Bu, öğrenme hızı veya gizli katman sayısı gibi verilerden öğrenilmeyen parametreleri ayarlayarak bir makine öğrenme modelinin performansını optimize etme işlemidir.
- Açıklanabilir AI (XAI): Karar verme süreçlerinin insanlar tarafından anlaşılabilmesi için şeffaf ve yorumlanabilir algoritmalar ve modeller oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka dalı. Yine, paydaşların neler olduğunu anlamalarına yardımcı olmak.
2023'te veri bilimcisi olmak istiyorsanız, bu 19 beceri kesinlikle çok önemlidir. Gerçekten harika bir haber şu ki, bu becerilerin çoğu kendi kendine öğretilebilirken, diğerlerini ise daha küçük bir rolde çalışırken alabilirsiniz. veri veya iş analisti.
Öğrenmenin birkaç yolu:
- Her zaman YouTube'u kontrol edin. Çok fazla ücretsiz, kapsamlı kaynak var. Burada birkaç tanesini listeledim, ancak neredeyse sonsuz sayıda video var.
- Coursera ve EdX gibi platformlarda genellikle ders serileri bulunur
- Pratik yapmak için binden fazla gerçek mülakat sorumuz var. kodlama tabanlı ve kodlayıcı olmayan. Ayrıca sunuyoruz veri projesi örnekleri.
2023'te veri bilimcisi olmak için bu becerileri öğrenme yolculuğunun tadını çıkarın.
Nate Rosidi bir veri bilimcisi ve ürün stratejisidir. Aynı zamanda analitik öğreten bir yardımcı profesördür ve kurucusudur. StrataScratch, veri bilimcilerinin en iyi şirketlerden gelen gerçek röportaj sorularıyla röportajlarına hazırlanmalarına yardımcı olan bir platform. onunla bağlantı kurun Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2023/04/top-19-skills-need-know-2023-data-scientist.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-19-skills-you-need-to-know-in-2023-to-be-a-data-scientist
