Innehåll
F:
Vilka är de fyra grunden för att bli en bra datavetare?
A:
Som många experter påpekar, att bli en stor datavetare kräver en kombination av färdigheter och erfarenhet som byggs genom dedikerad inlärning och analys av ett komplext område. Datavetare som administratörer och kuratorer av värdefulla datatillgångar är mycket efterfrågade idag. Låt oss titta på vad några av dessa grundläggande färdigheter involverar.
Den första av de fyra grundläggande komponenterna i datavetare är matematik och statistik. Bra dataforskare bör lära sig att vara bekanta med olika matematiska begrepp relaterade till övervakad och oövervakad maskininlärning, inklusive algoritmtyper som beslutsträd, slumpmässig skog, logistisk regression, klustering och användning av dimensionalitet i maskininlärning (ML). I allmänhet bör de ha ett bra grepp om att arbeta med matematiska ekvationer och statistik med hjälp av statistiska analysresurser.
Den andra viktiga grundläggande komponenten i datavetenskapligt arbete innefattar programmering och databashantering. Individer bör vara starka i skriptspråk som Python och statistiska språk som R, tillsammans med erfarenhet och färdigheter med databas- och SQL-semantik och operativa tekniker. Kunskap om mjukvarukomponenter som Hadoop, MapReduce, Hive och Pig är också attraktiv för arbetsgivarna.
Den tredje grundläggande komponenten för att bli en god datavetare är den teoretiska och filosofiska komponenten för att förstå datavetenskap och maskininlärning. Dessa individer bör vara självstartande problemlösare med nyfikna sinnen - de kombinerar ju rå kvantitativ analys med kreativ förståelse för maskininlärning och datavetenskapliga processer. I stället för att bara vara personer med tekniska nummer bör de ha en djup grund för vad det innebär att skapa maskininlärningsprojekt och arbeta med datavetenskapliga initiativ när det gäller slutmålen och slutresultaten.
En fjärde huvudpelare för att lära sig vara en god datavetare handlar om att arbeta med människor och att kunna använda data på sätt som är vettigt för andra människor.
Bra dataforskare kan vara berättare - de kan översätta kvantitativa data till berättelser och insikter. Som sådan bör de ha god kommunikationsförmåga för att kunna föra sitt arbete till bordet och sprida det till flera intressenter eller en viss publik effektivt. Detta är några av de viktigaste typerna av färdigheter som bygger en bra datavetare som är redo att delta i dagens snabba och snabbt framväxande IT-bransch.