Vissza a blogra

11 készség, ami minden adatszakértő CV-jében jól mutat

Lássuk, melyek azok a technikai készségek, amikre a Udemy és a Codecool szakértői szerint minden (leendő) adatelemzőnek érdemes megtanulnia!

A Glassdoor idén negyedszer választotta az adattudóst Amerika legjobb szakmájának. Minden ágazatban sorra nyílnak az adatelemzéssel kapcsolatos pozíciók, az egészségügyi szektortól a szoftveriparon és az ingatlanszektoron át egészen a pénzügyi szolgáltatókig. Betölteni ezeket a pozíciókat azonban korántsem olyan egyszerű. A tehetséghiány miatt egyre több vállalat inkább a dolgozók átképzésében gondolkodik és azon, hogyan tarthatja naprakészen az adatelemző kollégák tudását ezen a rohamosan fejlődő területen. A Udemy for Business egyik ügyfele, Booz Allen Hamilton például nemrégiben indított egy belső képzést azzal a céllal, hogy 5.000 adatelemzőt képezzen a cége számára. A tantervben főként a legfontosabb programozási nyelvek és legújabb adatelemzési technikák kaptak helyet, hogy a végzősök tudása valóban összhangban legyen a legújabb globális trendekkel.

Az adattudomány és az egyre inkább terjedő mesterséges intelligencia (artificial intelligence vagy AI) két szorosan összefonódó terület. Ahhoz, hogy megfelelően működjenek, az AI-alapú alkalmazásoknak adatra van szükségük, méghozzá rengetegre. Az adat az olaj, ami az AI-gépezetet hajtja, de mindehhez adatelemző szakemberek kellenek, akik tisztában vannak azzal, miként tisztíthatják meg, készíthetik elő és nyerhetik ki az adatokat. Sőt, a lenti készségekre – például a programozási nyelvekre és algoritmizálási módszerekre – sokszor együttesen van szükség ahhoz, hogy az adatokból valóban értékes információkhoz jussunk. Lássuk, melyek azok a technikai készségek, amikre a Udemy és a Codecool szakértői szerint minden (leendő) adatelemzőnek érdemes megtanulnia!

A Pythonnak kulcsfontosságú szerepe van a mesterséges intelligencia és az adattudomány fejlődésében, és elengedhetetlen mindenki számára, aki ezeken a területeken mozog vagy szeretne mozogni. A Python programozási nyelv az adatelemzők, a webfejlesztők és a mesterségesintelligencia-szakértők abszolút kedvence. Ez főleg egyszerű szintaxisának és sokoldalúságának köszönhető, illetve annak, hogy a Pythonhoz rengeteg nyílt forráskódú könyvtár áll rendelkezésre, amik segítségével gyorsan és hatékonyan lehet algoritmusokat és alkalmazásokat létrehozni.

Kapcsolódó kurzus: Learn Python Programming Masterclass

  • R

Az R programozási nyelvet leginkább a hatalmas adathalmazok statisztikai elemzésére használják. Sok éven át ez volt az adatelemzők első számú eszköze, mivel kiválóan alkalmas adatok megjelenítésére. Akadémiai berkekben még mindig sok rajongója van, de a gyorsasága miatt a Python idővel jobb választásnak bizonyult az adattudomány és az AI-alkalmazások együttes kiaknázásához.

Kapcsolódó kurzus: R Programming for Statistics and Data Science

  • Gépi tanulás

A gépi tanulás (machine learning vagy ML) a mesterséges intelligencia egyik alterülete, amely adatok és algoritmusok segítségével tanítja a számítógépeket arra, hogyan ismerjenek fel különböző mintázatokat és reagáljanak azokra, vagy a mintázatok alapján előrejelzéseket készítsenek anélkül, hogy erre külön programozva lennének. A gépi tanulás strukturált adathalmazokra és olyan módszerekre támaszkodik, mint a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás vagy a megerősítéses tanulás. A csalásfelderítés és az ajánlások terén van nagy szerepe. 

Kapcsolódó kurzus: Data Science and Machine Learning Bootcamp with R

  • Mély tanulás 

A mély tanulás (deep learning) a gépi tanulás egyik altípusa, amely mesterséges neurális hálózatokkal operál, vagyis egymásra épülő adathalmazokon alapuló algoritmusokkal. A mesterséges neurális hálózatok célja, hogy az emberi agy neuronhálózatát szimulálják az (adattudós vagy a webfejlesztő által kijelölt) adathalmazokban lévő információk vizsgálatával. A mély tanulás főleg a képfelismerő alkalmazások és a robotika területén elterjedt. Például, amikor egy digitális fotóalbumban egy alkalmazás felismeri a fotókon szereplőket, vagy amikor robotokat tanítanak arra, hogy felismerjenek gyakori helyzeteket és megfelelően reagáljanak azokra. 

Kapcsolódó kurzus: Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks

  • Regresszió és osztályozás

A regresszió és osztályozás a felügyelt tanulás módszerei közé tartoznak, amelyek során az algoritmusok bemeneti és kimeneti adatok segítségével tanulnak. Mindkét módszer a kapott adathalmazok alapján próbál értékeket megbecsülni; a regressziós algoritmusok számszerű adatok, az osztályozó algoritmusok pedig kategóriákra vonatkozó adatok segítségével. A regressziós elemzés segít például az ingatlanárak előrejelzésében a hasonló lakóövezetek hasonló ingatlanainak összevetésével; az osztályozás pedig olyan mobilalkalmazásokban gyakori, mint például a növényfelismerő mobilapplikációk. 

Kapcsolódó kurzus: Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python

  • Természetesnyelv-feldolgozás

A természetesnyelv-feldolgozás (natural language processing, NLP) a mesterséges intelligencia egyik ágazata, ami arra tanítja a számítógépet, hogy az emberek által beszélt informális nyelvet értelmezni tudja. A természetesnyelv-feldolgozás ML-algoritmusok segítségével dolgoz fel hatalmas mennyiségű szintaktikai és szemantikai információt, hogy képes legyen a beszédfelismerésre és a megfelelő válaszadásra. Az NLP-technológia hajtja 

Alexát és a hozzá hasonló digitális asszisztenseket és a vevőszolgálatok chatbotjait is. Sőt, a jogi irodákban is előszeretettel vetik be terjedelmes jogi dokumentumok átnézésére. 

Kapcsolódó kurzus: Data Science: Natural Language Processing in Python

Az SQL (Structured Query Language, azaz strukturált lekérdezőnyelv) mindenki számára nélkülözhetetlen, aki adattal dolgozik, de a szoftverfejlesztőknek és rendszergazdáknak is jól jöhet. Az SQL remekül használható adatok kezelésére, egyszerűbb és bonyolultabb adatlekérdezésekre és különböző forrásból származó adatok összevonására. A Pythonhoz hasonlóan lehetővé teszi, hogy az adathalmazokból hasznos üzleti információkat nyerhessünk ki, akár a legegyszerűbb lekérdezések esetén is.

Kapcsolódó kurzus: SQL & Database Design A-Z: Learn MS SQL Server + PostgreSQL

  • NoSQL

A NoSQL jelentése „nem csak SQL”, vagyis egy olyan adatbázistípusról van szó, amely nem kizárólag relációs, strukturált adatsémákra épül, mint az SQL-szintaxison alapuló társai. A NoSQL elsajátítása kicsit bonyolultabb, mint az SQL-é. Érdemes viszont megtanulni a nem strukturált NoSQL-adatbázisok felépítésének és karbantartásának alapelveit, amelyek egyre szélesebb körben terjednek az olyan techóriásoknál, mint a Facebook vagy a Google. 

Kapcsolódó kurzus: The Complete Developers Guide to MongoDB

  • ElasticSearch

Az Elasticsearch egy nagy teljesítményű, nyílt forráskódú elemző és teljesszöveg-keresőmotor. Ez utóbbi funkcióját gyakran használják robosztus keresési feladatokra alkalmazásokban és weboldalakon egyaránt, mivel képes figyelembe venni az elírásokat, az automatikus kitöltést és a szinonimákat is, így még intuitívabb élményt nyújt a felhasználók számára. Gyakori felhasználási területe az alkalmazások teljesítményének ellenőrzése (APM).

Kapcsolódó kurzus: Complete Guide to Elasticsearch

  • Hadoop

A Hadoop egy nyílt forráskódú szoftver, ami nagy mennyiségű adatot képes tárolni különböző számítógépklaszterek között felosztva, így a vállalatok skálázni tudják az adatfolyamataikat, illetve részekre bontani azokat, anélkül, hogy azon kellene aggódniuk, van-e elég rendelkezésre álló memória a számítógépes hálózatukban és a szervereken. Az adatelemzőknek a Hadoop a gigantikus adathalmazok feldolgozásában, feltérképezésében és szűrésében segít. 

Kapcsolódó kurzus: The Ultimate Hands-On Hadoop — Tame Your Big Data!

Az adatvizualizációs eszközök abban segítenek az adatszakértőknek, hogy az adatokból fontos összefüggéseket hámozzanak ki, amiket aztán megosztanak az érintettekkel, hogy aztán azok alapján üzleti döntéseket hozzanak. A népszerű adatvizualizációs eszközökkel, mint például a Tableau vagy a Microsoft Power BI, összetett adathalmazokat tehetünk emészhetővé a vizuális ábrázolás és intuitív kezelőfelület segítségével. 

Kapcsolódó kurzus: Tableau for Beginners

Az adattudomány terén hasznos készségek listája ennél persze sokkal hosszabb. Az AI terjedésével az adatelemzési eszközök és praktikák folyton változnak és a vállalatok egyre inkább felismerik, milyen infrastruktúrára van szükségük ahhoz, hogy értékes üzleti adatokat állítsanak elő. Ahhoz, hogy valóban ütős adatelemző csapat álljon fel, fontos a szervezet IT-infrastruktúrájában rejlő kihívásokat is leküzdeni. 

A cikket támogatta:

szerző:
udemy
Megosztás