DATAcademy

Sposoby na poprawę umiejętności Data Science

10 sposobów na poprawę swoich umiejętności jako Data Scientist

W ostatnich latach Data Science stało się modnym hasłem, ze względu na pojawienie się dziedziny sztucznej inteligencji oraz kultury opartej na danych. Przedsiębiorstwa na całym świecie borykają się ze wzrostem istotności wykorzystywania danych w swojej organizacji. Obowiązki analityków danych stają się coraz bardziej obszerne, wymagane jest od nich przekształcanie wielu zestawów danych w czasie rzeczywistym w dogłębną analizę spostrzeżeń biznesowych.

Przez wzrastający popyt na analityków danych, konkurencja na rynku również staje się coraz bardziej zawzięta. Aby pomóc innym analitykom, skonstruowaliśmy listę 10 porad, na poprawę umiejętności dzięki którym każdy Data Scientist może wejść na wyższy poziom.

Ciągle doszkalaj się z różnych dziedzin

Nie przestawaj się doszkalać – pamiętaj, że analiza danych składa się z wielu dziedzin: matematyki, statystyki, informatyki czy uczenia maszynowego. W każdej z tych dziedzin zawsze można się poprawić – czy to biorąc udział w kursach, czy czytając blogi w tematyce Data Science.

Śledź co się dzieje w świecie Data Science

Staraj się śledzić blogi związane z analizą danych lub strony internetowe, które publikują wiadomości na temat tego, co się aktualnie dzieje w świecie analizy danych.

Bierz udział w konkursach

Aby być najlepszym, trzeba konkurować z najlepszymi. Istnieje wiele zawodów, w których analitycy danych mogą ze sobą rywalizować, rozpoczynając od kaggle competition kończąc na data hackathon.

Naucz się potrzebnych umiejętności programistycznych

Języki programowania nie są zarezerwowane tylko dla programistów. Aby być dobrym analitykiem danych wiedza z kilku języków programowania jest wręcz niezbędna. Wiedza z następujących języków programowania jest bardzo pomocna dla analityków danych: R, Python, pyspark, SQL czy Scala.

Ucz się na błędach

Nie zniechęcaj się gdy coś Ci nie wychodzi. Ciesz się gdy rozwiążesz problem, zapamiętaj w jaki sposób sobie poradziłeś, człowiek uczy się najwięcej na błędach, jakie popełnia.

Nie wierz w mity związane z analizą danych

Istnieje niezliczona ilość mitów związana z analizą danych, które tworzą granice na drodze do zostania bardzo dobrym analitykiem danych. Takie mity to między innymi mus posiadania wykształcenia wyższego, czy to, że analityków danych w przeciągu paru lat zastąpią roboty.

Szukaj ciekawych rozwiązań

Staraj się zawsze szukać rozwiązań „out of the box” aby wyróżnić się z tłumu. Dobrego analityka danych cechują nie tylko umiejętności techniczne, ale również umiejętność kreatywnego myślenia.

Postaraj się dokładnie zrozumieć problem

Przed rozpoczęciem próby rozwiązania problemu, postaraj się jak najlepiej go zrozumieć. Poświęć chwilę na przeczytanie o nim w Internecie, dzięki temu łatwiej wpaść później na kreatywne pomysły jak rozwiązać ten problem.

Naucz się używać języka biznesowego, w celu lepszej prezentacji wyników swoich analiz

Bardzo istotnym aspektem pracy analityka danych jest umiejętność sprzedania swojego pomysłu. Nawet najlepszy model nie znajdzie swojego praktycznego zastosowania jeśli nie zostanie odpowiednio zareklamowany. Język biznesowy pozwoli Ci na bardziej efektywną komunikację z osobami nietechnicznymi, które są zainteresowane twoimi usługami.

Bądź bardziej wnikliwy

Staraj się nie kopiować gotowych rozwiązań do swojego kodu bez wcześniejszego zrozumienia jak to rozwiązanie działa. Zawsze staraj się je przeanalizować krok po kroku, aby następnym razem nie mieć już z tym problemu.

Podsumowując, istnieje wiele sposobów na poprawę swoich umiejętności jako Data Scientist