Kelly Schwarze / Senior Technical Content Writer, Udemy for Business
Już czwarty rok z rzędu Data Scientist został “najlepszym zawodem w Ameryce” według portalu Glassdoor. Umiejętności związane z analizą danych są pożądane w wielu branżach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, aż po nieruchomości i finanse. Popyt na specjalistów od danych jest bardzo duży, więc zatrudnianie osób na te stanowiska stanowi wyzwanie. Ze względu na niedobór odpowiednich kwalifikacji, firmy często decydują się na doszkalanie swoich obecnych pracowników. Branża zmienia się bardzo szybko, więc specjaliści od data science również muszą systematycznie aktualizować swoją wiedzę. Klient Udemy for Business, Booz Allen Hamilton, opublikował niedawno wewnętrzny program treningowy, który ma pomóc firmie wyszkolić 5000 specjalistów od data science. Nacisk na naukę popularnych języków programowania i nowych technik analizy danych pomaga utrzymać konkurencyjność pracowników na rynku.
Zobacz również: Czym jest programowanie?
Data science ma wiele wspólnego z dynamicznie rozwijającą się dziedziną sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI). Aby wykorzystać swój potencjał w pełni, aplikacje AI potrzebują ogromnych ilości danych. Można powiedzieć, że dane są jak paliwo, którym napędzana jest sztuczna inteligencja. Zadaniem profesjonalistów z dziedziny data science jest odpowiednie przygotowanie danych, aby mogły służyć jako baza dla aplikacji AI. Wiele umiejętności z obszaru AI i data science, od języków programowania po algorytmikę, można łączyć ze sobą, aby uzyskać głębszy wgląd w dane.
W oparciu o opinie instruktorów i klientów Udemy for Business stworzyliśmy listę umiejętności, które powinien posiadać specjalista od data science.
Może być ona przydatna przy planowaniu ścieżki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalistów do swojej firmy.
1. Python
Znajomość Pythona jest kluczowa dla rozwoju AI i data science, a także dla rozpoczęcia kariery w tych dziedzinach. Ten język programowania jest ulubieńcem specjalistów od analizy danych, web developerów i ekspertów od sztucznej inteligencji. Swoją popularność zawdzięcza on prostej składni, dużemu wyborowi bibliotek open-source (co zwiększa wydajność pracy programistów) i szerokiemu zakresowi zastosowań w dziedzinach analizy danych i AI.
Naucz się Pythona: Learn Python Programming Masterclass
2. R
Język programowania R jest używany w analizie statystycznej dużych zbiorów danych. Przez wiele lat było to preferowane narzędzie do rysowania wykresów i tworzenia wizualizacji w środowisku data science. R jest nadal popularny w kręgach akademickich, aczkolwiek ustępuje miejsca szybko rozwijającemu się Pythonowi, stosowany w dziedzinach data science i AI.
Naucz się R: R Programming for Statistics and Data Science
3. Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (machine learning) to subdziedzina AI, która używa danych i algorytmów, aby nauczyć komputery rozpoznawania konkretnych wzorów. Maszyna podejmuje działanie lub tworzy przewidywania na bazie tych wzorów, ale nie jest z góry zaprogramowana, żeby to robić. Uczenie maszynowe korzysta z ustrukturyzowanych zestawów danych, aby komputer mógł nauczyć się różnych technik, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i reinforcement learning, czyli uczenie ze wzmacnieniem. Najczęstsze zastosowania uczenia maszynowego to silniki rekomendacji i wykrywanie oszustw finansowych.
Naucz się uczenia maszynowego: Data Science and Machine Learning Bootcamp with R
4. Głębokie uczenie
Głębokie uczenie (deep learning) jest uznawane za subdziedzinę uczenia maszynowego. Używa ono sztucznych sieci neuronowych, które są algorytmami obliczeniowymi zbudowanych na bazie wielu warstw danych. Sieci te imitują prawdziwe sieci neuronowe ludzkiego mózgu. Uczą się one poprzez obserwację danych, które zostały im dostarczone przez programistę. Głębokie uczenie jest używane przy rozpoznawaniu obrazów (cyfrowe albumy fotograficzne można nauczyć tego, by rozpoznawały i łączyły w grupy zdjęcia, na których są Twoi rodzice), oraz w robotyce, gdzie roboty uczą się rozpoznawać konkretne sytuacje i odpowiednio reagować w każdej z nich.
Naucz się głębokiego uczenia: Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks
5. Regresja i klasyfikacja
Regresja i klasyfikacja to metody uczenia nadzorowanego, w których algorytm korzysta zarówno z danych wejściowych, jak i wyjściowych. Obydwie metody mają na celu przewidywanie danej wartości na podstawie posiadanych danych. Algorytmy regresji używają danych liczbowych, natomiast algorytmy klasyfikacji korzystają z danych kategorycznych. Analiza regresji jest stosowana przy szacowaniu cen nieruchomości na podstawie cen domów w podobnych dzielnicach. Analiza klasyfikacji może być użyta w aplikacji mobilnej, która identyfikuje roślinę na podstawie zdjęcia zrobionego przez użytkownika.
Naucz się regresji i klasyfikacji: Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python
6. Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (natural language processing, NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która uczy komputery czytać i rozumieć język w taki sposób, w jaki jest używany przez ludzi. NLP używa algorytmów uczenia maszynowego do analizy składni i semantyki języka na podstawie dużej ilości danych. Celem jest nauczenie komputerów, by rozumiały ludzką mowę i adekwatnie na nią odpowiadały. Przetwarzanie języka naturalnego jest obecne w asystentach głosowych takich jak Alexa, chatbotach używanych w obsłudze klienta, a nawet w branży prawniczej przy analizie obszernych dokumentów.
Naucz się przetwarzania języka naturalnego: Data Science: Natural Language Processing in Python
7. SQL
Znajomość SQL (Structured Query Language) jest niezbędna na każdym stanowisku związanym z analizą danych. Język ten przydaje się programistom i administratorom systemów. SQL świetnie nadaje się do manipulowania danymi, co pozwala wykonywać proste i bardziej złożone zapytania oraz scalać ze sobą dane z różnych źródeł. Podobnie jak Python, SQL jest jedną z podstawowych kompetencji specjalisty od data science. Znajomość tego języka pozwala na wyciąganie znaczących wniosków nawet z bardzo prostych zapytań.
Naucz się SQL: SQL & Database Design A-Z: Learn MS SQL Server + PostgreSQL
8. NoSQL
Skrót NoSQL oznacza “Not Only SQL” (nie tylko SQL), rodzaj bazy danych, która nie jest ograniczona przez relacyjny model ustrukturyzowanych danych, w przeciwieństwie do baz używających składni SQL. Ze względu na rosnącą popularność i zastosowanie przez gigantów technologicznych (Facebook i Google), specjaliści od data science i programiści powinni uczyć się tworzenia i utrzymywania nieustrukturyzowanych baz danych NoSQL. Niestety, nauka NoSQL nie jest tak przystępna jak nauka SQL.
Naucz się administracji baz danych NoSQL: The Complete Developers Guide to MongoDB
9. Elasticsearch
Elasticsearch to bardzo skuteczny silnik wyszukiwania pełnotekstowego, dostępny na licencji open-source. Wyszukiwanie pełnotekstowe (full-text) jest używane do usprawnienia wyszukiwarek w aplikacjach i na stronach internetowych. Pomaga ono radzić sobie z literówkami, synonimami, a także pozwala używać autouzupełniania, aby wyszukiwanie było proste i intuicyjne dla użytkownika. Elasticsearch może być też używany jako silnik analityczny poprzez pisanie zapytań w celu agregowania danych.
Naucz się Elasticsearcha: Complete Guide to Elasticsearch
10. Hadoop
Hadoop to oprogramowanie open-source, które przechowuje duże ilości danych na wielu klastrach komputerowych. Pozwala to organizacjom skalować swoje procesy związane z danymi bez potrzeby martwienia się, czy ich własne systemy i serwery mają wystarczająco dużo dostępnej pamięci. Specjalista od data science może używać Hadoopa do eksploracji, przetwarzania, filtrowania i próbkowania ogromnych ilości danych z różnych klastrów.
Naucz się Hadoopa: The Ultimate Hands-On Hadoop — Tame Your Big Data!
11. Wizualizacja danych
Narzędzia do wizualizacji danych pozwalają wyciągać znaczące wnioski z danych i prezentować je udziałowcom, które na ich podstawie podejmują decyzje biznesowe. Popularne narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau i Microsoft Power BI, pozwalają użytkownikom prezentować skomplikowane dane w bardziej przystępny sposób, na przykład przez reprezentacje wizualnych i intuicyjnych dashboardów.
Naucz się wizualizacji danych: Tableau for Beginners
Ta lista umiejętności do priorytetyzowania w Twoim teamie data science nie jest, rzecz jasna, wyczerpująca. Narzędzia i specjalności ewoluują wraz z tym, jak zwiększa się zastosowanie AI, a firmy coraz bardziej widzą związek technologii z danymi biznesowymi. Kolejnym krokiem do zbudowania światowej klasy teamu data science jest zmierzenie się z wyzwaniami związanymi z infrastrukturą IT w Twojej organizacji.