W artykule chcielibyśmy przedstawić Ci umiejętności, których potrzebujesz, aby pracować w dziedzinach Data Science, AI, Big Data lub ML. Przybliżymy również zagadnienia, z którymi mierzą się osoby pracujące w wyżej wymienionych obszarach. Szukając nowych talentów do naszego zespołu, staramy się dowiedzieć, jak radzą sobie w tych dziedzinach.

Manipulacja, czyszczenie i przygotowanie danych

Wspomniane powyżej słowa są związane z Data Science, choć nie brzmią zbyt zachęcająco. Jest to jeden z podstawowych zestawów umiejętności niezbędnych do pracy na stanowiskach związanych z Data Science. Obejmuje zestaw czynności, które należy wykonać, aby zrozumieć dane i przygotować je do głębszej analizy, eksploracji danych (data mining), uczenia maszynowego itp. Różni się to od tego, czego najczęściej uczysz się w szkole. W prawdziwym świecie prawie nigdy nie otrzymasz „idealnych” danych. Możesz o tym zapomnieć, zwłaszcza pracując nad najnowszymi technologiami, które ewoluują każdego dnia.

Oznacza to, że musisz znać kontekst biznesowy danych wystarczająco dobrze, aby móc je interpretować, czyścić i przekształcać w format nadający się do dalszego przetwarzania. Może to wydawać się łatwe, ale w rzeczywistości tak nie jest. Często na tym etapie możesz z łatwością poświęcić ponad 50% swojego czasu na cały projekt (zakładając, że jesteś w tym kompetentny i faktycznie robisz to dobrze za pierwszym razem).{„elementor_texts”: {„”: „Zazwyczaj prosimy kandydatów o serię manipulacji danymi, w tym agregację, dystrybucję, porządkowanie itp., w językach programowania takich jak SQL, R lub Python, aby zademonstrowali swoje możliwości. Celem nie jest sprawdzenie dokładnej składni, ale raczej prawidłowego podejścia i procesu myślowego. Pokazuje to również, jak dobrze potrafią zrozumieć kontekst biznesowy i wykorzystać go do celów zadania.\n

Projektowanie eksperymentów i testy A/B

\nWiedza statystyczna jest niezbędna dla analityka danych. W szczególności umiejętność projektowania eksperymentów i przeprowadzania testów A/B dla różnych zastosowań biznesowych jest kluczową umiejętnością. Powinniśmy mieć zdolność rozumienia podstawowych pojęć statystyki (np. testowanie hipotez, średnia/mediana, wariancja, rozkłady prawdopodobieństwa, obliczanie wielkości próby, obliczanie mocy itp.) oraz być w stanie projektować i analizować eksperymenty i stosować je w biznesie.\n\nOprócz teorii, osoby pracujące w branży powinny wiedzieć, jak aktywnie wykorzystywać tę wiedzę do właściwego kierowania rozwojem danego produktu lub dążenia do rozwiązań zapewniających zoptymalizowany poziom doświadczenia członków i wpływu na biznes.\n

Modelowanie statystyczne

\nModelowanie statystyczne lub umiejętności w zakresie uczenia maszynowego są wymagane, aby badacz danych dobrze wykonywał swoją pracę. Najważniejszym aspektem jest zdolność kandydata do określenia problemu biznesowego w środowisku uczenia maszynowego, wyboru odpowiednich algorytmów modelowania i budowania modeli po odpowiednim procesie szkolenia, testowania i walidacji.\n\n”}}}{„elementor_texts”: {„”: „Znajomość popularnych algorytmów uczenia maszynowego oraz umiejętność ich zastosowania w konkretnych kontekście biznesowym to klucz do kariery data scientist. Bez odpowiedniego zrozumienia w tym obszarze, łatwo o błędną interpretację danych, co może prowadzić do podjęcia błędnych decyzji, co skutkuje gorszymi wynikami.\n

Umiejętności miękkie

\nOprócz wszystkich umiejętności technicznych, komunikacja interpersonalna, zarządzanie projektami i umiejętność wpływania na innych są jednymi z najbardziej poszukiwanych, a wszystkie są uważane za równie ważne. Musisz być w stanie wpływać na innych na podstawie tego, co odkryłeś na podstawie danych, co często może być najtrudniejszą częścią wdrażania kultury podejmowania decyzji opartych na danych.”}}