కోర్ డేటా సైంటిస్ట్ నైపుణ్యాలు

లింక్డ్ఇన్ నుండి ఇద్దరు విశ్లేషకులు 2008 సంవత్సరంలో ‘డేటా సైంటిస్ట్’ అనే పదాన్ని రూపొందించారు. వారు ఏమి చేస్తున్నారో వివరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు, అనగా వారి వెబ్‌సైట్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన భారీ డేటా నుండి వ్యాపార విలువను పొందవచ్చు. ఈ ప్రక్రియలో, వారు ఉద్యోగ శీర్షికకు పేరు పెట్టారు, అది రాబోయే సంవత్సరాల్లో నమ్మశక్యం కాని డిమాండ్‌ను చూస్తుంది మరియు దీనిని కూడా పిలుస్తారు ‘21 మంది సెక్సీయెస్ట్ ఉద్యోగం^{స్టంప్}శతాబ్దం. ’

ఇప్పుడు, ‘డేటా’ ను విలువైన ఆస్తిగా భావించే సంస్థలు భవిష్యత్తులో వాటిని నడిపించడానికి ఈ డేటా నిపుణులను లేదా ‘శాస్త్రవేత్తలను’ చూస్తున్నాయి.

కాబట్టి, గొప్ప డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి ఏమి పడుతుంది? ……… వివిధ రకాల నైపుణ్యం సెట్లు!

డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క ప్రధాన నైపుణ్యాలను క్లుప్తంగా చూడండి.

పూర్ణాంక పైథాన్ యొక్క రివర్స్ అంకెలు

డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలో 3 దశలు ఉంటాయి.

• డేటా క్యాప్చర్
• డేటా విశ్లేషణ
• ప్రదర్శన

ఈ ప్రతి దశలో డేటా సైంటిస్ట్ పాత్రను నిశితంగా పరిశీలిద్దాం.

డేటా క్యాప్చర్

• ప్రోగ్రామింగ్ మరియు డేటాబేస్ నైపుణ్యాలు

డేటా మైనింగ్ యొక్క మొదటి దశ సరైన డేటాను సంగ్రహించడం. కాబట్టి, డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి, టూల్స్ మరియు టెక్నాలజీలతో పరిచయం కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం, ముఖ్యంగా హడూప్, జావా, పైథాన్, సి ++ వంటి ఓపెన్ సోర్స్ మరియు SQL, NoSQL, HBase వంటి డేటాబేస్ టెక్నాలజీస్.

• వ్యాపార డొమైన్ మరియు నైపుణ్యం

వ్యాపారం ప్రకారం డేటా భిన్నంగా ఉంటుంది. అందువల్ల, వ్యాపార డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి నైపుణ్యం అవసరం, ఇది ఒక నిర్దిష్ట డేటా డొమైన్‌లో పనిచేయడం ద్వారా మాత్రమే వస్తుంది.

ఉదాహరణకు: వైద్య రంగం నుండి సేకరించిన డేటా రిటైల్ బట్టల దుకాణం యొక్క డేటా నుండి పూర్తిగా భిన్నంగా ఉంటుంది.

• డేటా మోడలింగ్, గిడ్డంగి మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా నైపుణ్యాలు

సంస్థలు వివిధ వనరుల ద్వారా అపారమైన డేటాను సేకరిస్తున్నాయి. ఈ పద్ధతిలో సంగ్రహించిన డేటా నిర్మాణాత్మకమైనది మరియు విశ్లేషణకు ముందు నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉంది. అందువల్ల, డేటా సైంటిస్ట్ నిర్మాణాత్మక డేటాను మోడలింగ్ చేయడంలో నైపుణ్యం కలిగి ఉండాలి.

డేటా విశ్లేషణ

• గణాంక సాధన నైపుణ్యాలు

డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క ముఖ్యమైన నైపుణ్యం ఏమిటంటే, ఆర్, ఎక్సెల్, ఎస్ఎఎస్ వంటి గణాంక సాధనాలను ఎలా ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడం. సంగ్రహించిన డేటాను గ్రైండ్ చేసి విశ్లేషించడానికి ఈ సాధనాలు అవసరం.

• గణిత నైపుణ్యాలు

డేటా సైన్స్ కావడానికి కంప్యూటర్ సైన్స్ పరిజ్ఞానం మాత్రమే సరిపోదు. డేటా సైంటిస్ట్ ప్రొఫైల్‌కు నైపుణ్యం కలిగిన గణాంకవేత్తగా ఉన్నప్పుడు పెద్ద ఎత్తున యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్‌ను అర్థం చేసుకోగల వ్యక్తి అవసరం. దీనికి కంప్యూటర్ భాషలతో పాటు ఇతర శాస్త్రీయ మరియు గణిత విభాగాలలో నైపుణ్యం అవసరం.

పైథాన్లో శక్తిని ఎలా చేయాలి

ప్రదర్శన

• విజువలైజేషన్ సాధన నైపుణ్యాలు

మీరు సేకరించిన డేటాను గని మరియు మోడల్ చేయగలుగుతారు, కానీ మీరు దానిని దృశ్యమానం చేయగలరా?

మీరు విజయవంతమైన డేటా శాస్త్రవేత్త కావాలనుకుంటే, డేటా విశ్లేషణలను దృశ్యమానంగా సూచించడానికి మీరు కొన్ని డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాలతో పని చేయగలగాలి. వీటిలో కొన్ని R, ఫ్లేర్, హైచార్ట్స్, AmCharts, D3.js, ప్రాసెసింగ్ మరియు Google విజువలైజేషన్ API మొదలైనవి.

జావాలో సబ్‌స్ట్రింగ్ ఎలా ఉపయోగించాలి

కానీ ఇది అంతం కాదు! మీరు డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి నిజంగా ఆసక్తి కలిగి ఉంటే, మీకు ఈ క్రింది నైపుణ్యాలు కూడా ఉండాలి:

• సమాచార నైపుణ్యాలు: గణాంకాలు మరియు ఎక్సెల్ వ్యవహరించే గమ్మత్తైనవి. డేటా సైంటిస్టులు డేటాను వ్యాపార వినియోగదారులకు తెలియజేసే విధంగా డేటాను ప్రదర్శించగలగాలి.

• వ్యాపార నైపుణ్యాలు : డేటా శాస్త్రవేత్తలు బహుళ పాత్రలు పోషించాల్సి ఉంటుంది. వారు సంస్థలోని విభిన్న వ్యక్తులతో కమ్యూనికేట్ చేయాలి. అందువల్ల, కమ్యూనికేషన్, ప్లానింగ్, ఆర్గనైజింగ్ మరియు మేనేజింగ్ వంటి బలమైన వ్యాపార నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండటం చాలా సహాయపడుతుంది. వ్యాపారం మరియు అనువర్తన అవసరాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు తదనుగుణంగా సమాచారాన్ని వివరించడం ఇందులో ఉంది. అలాగే, అతను పరిశ్రమలోని ముఖ్య సవాళ్ళపై పూర్తి అవగాహన కలిగి ఉండాలి మరియు మంచి నిర్ణయం తీసుకోవటానికి ఆర్థిక నిష్పత్తుల గురించి తెలుసుకోవాలి. బాటమ్ లైన్, ‘బిజినెస్’ అని కూడా అనుకునే డేటా సైంటిస్ట్.

• సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యాలు: డేటా సైన్స్ సమస్య పరిష్కారానికి సంబంధించినది కాబట్టి ఇది స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. సమర్థవంతమైన డేటా సైంటిస్ట్ సమయం తీసుకోవాలి మరియు సమస్యను లోతుగా పరిశీలించి, వినియోగదారుకు తగినట్లుగా సాధ్యమయ్యే పరిష్కారాన్ని తీసుకురావాలి.

• ప్రిడిక్షన్ స్కిల్స్: డేటా సైంటిస్ట్ కూడా సమర్థవంతమైన ప్రిడిక్టర్ అయి ఉండాలి. డేటా మోడల్‌కు సరిగ్గా సరిపోయేలా సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడానికి అల్గోరిథంల గురించి అతనికి విస్తృత జ్ఞానం ఉండాలి. డేటాను తెలివిగా ఉపయోగించడానికి మరియు సూచించడానికి కొంత సృజనాత్మకత ఉంటుంది.

• హ్యాకింగ్: ఇది భయానకంగా అనిపిస్తుందని నాకు తెలుసు, కాని కమాండ్ లైన్ వద్ద టెక్స్ట్ ఫైళ్ళను మార్చడం, వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్స్ మరియు అల్గోరిథమిక్ థింకింగ్ వంటి విభిన్న హ్యాకింగ్ నైపుణ్యాలు మిమ్మల్ని మంచి డేటా సైంటిస్ట్ గా చేస్తాయి.

పై నైపుణ్యం సెట్లను చూస్తే డేటా సైంటిస్ట్‌గా ఉండడం అంటే డేటా గురించి ప్రతిదీ తెలుసుకోవడం మాత్రమే కాదు. ఇది డేటా నైపుణ్యాలు, గణిత నైపుణ్యాలు, వ్యాపార నైపుణ్యాలు మరియు కమ్యూనికేషన్ నైపుణ్యాల సమ్మేళనం కలిగిన ఉద్యోగ ప్రొఫైల్. ఈ నైపుణ్యాలన్నింటినీ కలిపి, డేటా సైంటిస్ట్‌ను ఐటి ఫీల్డ్ యొక్క రాక్ స్టార్ అని పిలుస్తారు.

అద్భుతమైన మరియు సమర్థవంతమైన డేటా శాస్త్రవేత్త కావడానికి జాబితాను తనిఖీ చేయండి:

డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను మేము కవర్ చేసాము. కేవలం డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి మరియు అద్భుతమైన మరియు సమర్థవంతమైన డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి చాలా తేడా ఉంది. పైన పేర్కొన్న నైపుణ్యాలతో పాటు ఈ క్రింది నైపుణ్యాలు మిమ్మల్ని సాధారణ లేదా మధ్యస్థ డేటా శాస్త్రవేత్తగా కాకుండా వేరు చేస్తాయి.

• గణిత నైపుణ్యాలు - కాలిక్యులాస్, మ్యాట్రిక్స్ ఆపరేషన్స్, న్యూమరికల్ ఆప్టిమైజేషన్, యాదృచ్ఛిక పద్ధతులు మొదలైనవి.
• గణాంక నైపుణ్యాలు - రిగ్రెషన్ మోడల్స్, ట్రెస్, వర్గీకరణలు, డయాగ్నస్టిక్స్, అప్లైడ్ స్టాటిస్టిక్స్ మొదలైనవి.
• కమ్యూనికేషన్ - విజువలైజేషన్, ప్రదర్శన మరియు రచన.
• డేటాబేస్ - కౌచ్‌డిబితో పాటు, మొంగోడిబి మరియు వెర్టికా వంటి సాంప్రదాయేతర డేటాబేస్‌లలో జ్ఞానం.
• ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు - పిగ్, అందులో నివశించే తేనెటీగలు, జావా, పైథాన్ మొదలైనవి.
• సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా మైనింగ్.

ఎడురేకా ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ కలిగి ఉంది ఇది కె-మీన్స్ క్లస్టరింగ్, డెసిషన్ ట్రీస్, రాండమ్ ఫారెస్ట్, నైవ్ బేయెస్ వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలలో నైపుణ్యాన్ని పొందడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. మీరు స్టాటిస్టిక్స్, టైమ్ సిరీస్, టెక్స్ట్ మైనింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ పరిచయం వంటి అంశాలను నేర్చుకుంటారు. ఈ కోర్సు కోసం కొత్త బ్యాచ్‌లు త్వరలో ప్రారంభమవుతాయి !!