Capacite sua curso – Descubra as 10 habilidades essenciais para se evidenciar porquê investigador de dados em 2023

À medida que a ciência de dados evolui e cresce, a demanda por cientistas de dados qualificados também aumenta. A função de um investigador de dados é extrair insights e conhecimento dos dados e usar essas informações para fundamentar decisões e impulsionar o incremento dos negócios. Para ter sucesso neste campo, certas habilidades são essenciais para qualquer investigador de dados possuir.

Ao desenvolver e aprimorar essas habilidades, os cientistas de dados estarão mais muito equipados para suscitar impacto em qualquer organização e se evidenciar em um mercado competitivo. trabalho mercado. Embora uma instrução formal seja um bom ponto de partida, existem certas habilidades essenciais para qualquer investigador de dados possuir para ter sucesso neste campo. Essas habilidades incluem habilidades não técnicas e habilidades técnicas.

Habilidades técnicas

A ciência de dados é um campo em rápido incremento e, porquê tal, as habilidades necessárias para um investigador de dados estão em ordenado evolução. No entanto, certas habilidades técnicas são consideradas essenciais para um investigador de dados possuir. Essas habilidades geralmente são listadas com destaque nas descrições de cargos e são muito procuradas pelos empregadores.

Essas habilidades incluem linguagens de programação porquê Python e R, estatística e verosimilhança, tirocínio de máquina, visualização de dados e modelagem de dados. Muitas dessas habilidades podem ser desenvolvidas por meio de instrução formal e programas de treinamento empresarial, e as organizações estão dando cada vez mais ênfase a elas à medida que continuam a expandir suas equipes de análises e dados.

1. Prepare os dados para uma estudo eficiente

Uma habilidade importante do investigador de dados é preparar dados para uma estudo eficiente. Isso inclui sourcing, coleta, organização, processamento e modelagem de dados, muito porquê a capacidade de explorar grandes volumes de dados estruturados ou não estruturados.

O objetivo da preparação de dados é apresentá-los nas melhores formas para tomada de decisão e solução de problemas. Essa habilidade é crucial para qualquer investigador de dados, pois permite que eles peguem dados brutos e os tornem utilizáveis ​​para estudo e invenção de insights. A preparação dos dados é uma lanço principal na ciência de dados fluxo de trabalho e os cientistas de dados devem estar familiarizados com várias ferramentas de preparação de dados e práticas recomendadas.

2. Visualização de dados

A visualização de dados é uma utensílio poderosa para que os cientistas de dados comuniquem com eficiência suas descobertas e insights para o público técnico e não técnico.

Ter um poderoso entendimento dos benefícios e desafios do uso da visualização de dados, muito porquê conhecimento vital das soluções de mercado, permite que os cientistas de dados criem visualizações claras e informativas que comunicam efetivamente seus insights.

Essa habilidade inclui uma compreensão das melhores práticas e técnicas para produzir visualizações de dados e a capacidade de compartilhar resultados por meio de painéis ou aplicativos de autoatendimento.

As plataformas de estudo de autoatendimento permitem que os cientistas de dados mostrem os resultados de seus processos de ciência de dados e explorem os dados de uma maneira facilmente compreensível para as partes interessadas não técnicas, o que é crucial para conduzir decisões e ações baseadas em dados.

3. Programação

Os cientistas de dados precisam ter uma base sólida em programação linguagens porquê Python, R e SQL. Essas linguagens são usadas para limpeza, manipulação e estudo de dados e para produzir e implantar modelos de tirocínio de máquina.

O Python é amplamente usado na comunidade de ciência de dados, com bibliotecas porquê Pandas e NumPy para manipulação de dados e Scikit-learn para tirocínio de máquina. R também é popular entre estatísticos e analistas de dados, com bibliotecas para manipulação de dados e tirocínio de máquina.

O SQL é obrigatório para os cientistas de dados, pois é uma linguagem de banco de dados e permite extrair dados de bancos de dados e manipulá-los facilmente.

4. Capacidade de infligir matemática e estatística adequadamente

A estudo exploratória de dados é uma lanço crucial no processo de ciência de dados, pois permite que os cientistas de dados identifiquem padrões e relacionamentos importantes nos dados e obtenham insights que informam as decisões e impulsionam o incremento dos negócios.

Para realizar a estudo exploratória de dados de forma eficiente, os cientistas de dados devem ter um poderoso conhecimento de matemática e estatística. Compreender as suposições e algoritmos subjacentes a diferentes técnicas e ferramentas analíticas também é crucial para os cientistas de dados.

Sem esse entendimento, os cientistas de dados correm o risco de interpretar mal os resultados de suas análises ou infligir técnicas incorretamente. É importante observar que essa habilidade não é importante unicamente para estudantes e aspirantes a cientistas de dados, mas também para cientistas de dados experientes.

5. Aprendizagem de máquina e lucidez sintético (IA)

O tirocínio de máquina e a lucidez sintético (IA) são tecnologias que avançam rapidamente e estão se tornando cada vez mais importantes na ciência de dados. No entanto, é importante observar que essas tecnologias não substituirão o papel dos cientistas de dados na maioria das organizações.

Em vez disso, eles aumentarão o valor que os cientistas de dados fornecem, fornecendo ferramentas novas e poderosas para trabalhar melhor e mais rápido. Um dos principais desafios no uso de IA e tirocínio de máquina é saber se você tem os dados certos. Os cientistas de dados devem ser capazes de estimar a qualidade dos dados, identificar possíveis vieses e erros e prescrever.

Habilidades não técnicas

Além das habilidades técnicas, as soft skills também são essenciais para que os cientistas de dados possuam para ter sucesso no campo. Essas habilidades incluem pensamento crítico, notícia eficiente, solução proativa de problemas e curiosidade intelectual.

Essas habilidades podem não exigir tanto treinamento técnico ou certificação formal, mas são fundamentais para a emprego rigorosa da ciência de dados aos problemas de negócios. Eles ajudam os cientistas de dados a explorar os dados objetivamente, orar insights de forma eficiente, resolver problemas de forma proativa e permanecer curiosos e motivados para encontrar respostas.

Mesmo o investigador de dados mais tecnicamente qualificado precisa ter essas habilidades interpessoais para suscitar impacto em qualquer organização e se evidenciar em um mercado de trabalho competitivo.

6. Pensamento crítico

A capacidade de explorar objetivamente questões, hipóteses e resultados, entender quais recursos são necessários para resolver um problema e considerar diferentes perspectivas sobre um problema.

7. Informação eficiente

A capacidade de explicar insights orientados por dados de maneira relevante para o negócio e evidenciar o valor da atuação.

8. Solução proativa de problemas

A capacidade de identificar oportunidades, abordar problemas identificando suposições e recursos existentes e usar os métodos mais eficazes para encontrar soluções.

9. Curiosidade intelectual

O libido de encontrar respostas, submergir mais fundo do que os resultados superficiais e suposições iniciais, pensar criativamente e perguntar incessantemente “por que” para obter uma compreensão mais profunda dos dados.

10. Trabalho em equipe

A capacidade de trabalhar efetivamente com outras pessoas, incluindo equipes multifuncionais, para atingir objetivos comuns. Isso inclui fortes habilidades de colaboração, notícia e negociação.

Resumindo

Em suma, D.A ciência da ata é um campo em incremento e os cientistas de dados desempenham um papel crucial na extração de insights dos dados. Habilidades técnicas porquê programação, estatística e visualização de dados são essenciais, assim porquê habilidades interpessoais porquê pensamento crítico e notícia eficiente. Desenvolver essas habilidades pode ajudar os cientistas de dados a suscitar um impacto significativo em qualquer organização e se evidenciar em um mercado de trabalho competitivo.