解释数据科学背后的人员和技术

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在过去的几年中,数据科学和机器学习的研究已扩展到其自己的工作领域。但是,近3个世纪以来,科技子类别一直在向主流发展。一切始于1740年代 贝叶斯定理 .

如今,对数据科学家的需求已达到顶峰,并且还在持续增长。到今年年底,将有270万个数据科学家职位空缺。百万美元的问题是:

数据科学家做什么?

直接来说,数据科学是分析数据的过程。解释起来更加复杂,数据科学家使用异构数据–由不同形式或不同成分组成的数据–解决严峻的问题。

为此,数据科学家使用他们在计算机科学,高级数学等领域的熟练技能。这些前述技能对于开发工业机器学习技术,程序和企业AI的数据科学家而言尤其独特。

数据科学家

简而言之,数据科学家在分析数据时采取三个步骤:准备,测试和捕获。当然,完成每个步骤需要2-3个单独的任务。

准备中

为了准备进行数据分析,必须首先捕获数据。换句话说,数据科学家的首要任务是简单地收集他们的数据。科学家可以提取或获取它们。为了进一步为数据分析做准备,科学家然后维护他们的数据,安全地存储和存储它们。

一些数据存储方法包括通过人工智能优化的可扩展存储。最后,对数据进行处理,其中涉及挖掘和分类。

测验

一旦数据科学家完成准备工作,并完成了前面提到的任务,他们将继续物理测试其发现。回想一下您的公立学校科学展览会的日子:

测试数据之前必须做什么?

起草假设或有根据的猜测。它涉及开发一种理论来测试数据模型。之后,数据终于准备好进行分析了。在此阶段,将发现基于最初收集的数据的新发现。它’通常可以通过对数据进行建模,探索和实验来达到预期的结果并确定数据的含义。

数据科学家做什么

捕捉

此时剩下要做的就是传达结果。将数据科学与科学竞赛程序重新连接,您将如何表达您的最终发现?也许是视觉辅助工具,例如三折海报板。

尽管数据科学家不一定会采用这种表达方式,但他们可以轻松理解模型的预测。它’可以很容易地翻译给外行听众。数据分析的最后任务是应用您的结果。它’帮助最终用户了解如何使用预测来在其业务范围内采取有效措施。

也可以看看: 大数据在业务中的重要性和您的成功

谁是数据科学家?

更重要的是,您如何成为一体?

Noodle.ai总监Jenn Gamble–领先的机器学习软件巨头–谈到这个话题,说, “您不一定需要博士学位。做数据科学–您需要具备一定的数学才能和创新的解决问题的思维方式。”

到2025年,我们将每天创建价值1750亿兆兆字节的数据,因此要完全了解和分析世界上不断增长的数据的主要方法是雇用更多使用高级工具的数据科学家。

业界最受欢迎的一些工具包括R编程语言,python,PyTorch,hadoop和Apache Spark。数据工程师,AI硬件专家和软件工程师是机器学习工作经济中需要履行的最关键的角色。

数据工程师创建并维护需要Scikit学习,AForge.NET和/或Java编程语言技能的引入数据的方法。软件工程师分析业务数据并设计软件以满足需要,需要Java编程语言,SQL和/或python的技能。最后,AI硬件专家创建AI并对其编程,以执行特定任务,从而需要机器学习,python,Saas和Java编程语言方面的技能。

数据科学为人们提供了表达自己创造力的机会。

它为他们提供了创造可以在全球范围内引发变化的技术的途径。考虑一下过去几年中创建的所有太空探索,自动驾驶汽车,个性化医学和个性化教育。它们是数据科学家的工作。

但这还不是全部。

数据科学家还创造了能够监测野生动植物迁徙和优化能源的技术。毫无疑问,数据科学的重要性。实际上,仅在2011年至2012年之间,“数据科学家”的工作清单就增加了15,000%。

进一步了解 数据科学 在下面。

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作者: 布莱恩·华莱士

布莱恩·华莱士(Brian Wallace)是该公司的创始人兼总裁 现在采购 是位于肯塔基州路易斯维尔和俄亥俄州辛辛那提市的一家行业领先的信息图表设计公司,该公司与从初创公司到财富500强公司的公司合作。 Brian还在全国范围内运行#LinkedInLocal事件,并主持 下一动作播客。 Brian被任命为2016年至今的Google小型企业顾问,并于2019年加入SXSW顾问委员会。

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