Здравствуйте разработчики, сегодня мы собираемся обсудить 7 навыков, необходимых разработчиками, чтобы стать ученым данных в 2021 году. Эти навыки рекомендуются лидером данных по всему миру.
1.пьютор
Python является наиболее используемым языком по всему миру, и один из растущего языка программирования. Партон имеет широкий выбор библиотек, которые легко учиться. Вы должны иметь возможность писать ценные скрипты и создать много приложений, таких как манипулирование данными, создание моделей обучения машины.
2 панда
Возможно, самая важная библиотека для знания в Python — Pandas, которые пакет для манипулирования и анализа данных. В качестве ученого данных вы будете использовать этот пакет все время, будьте ли вы чистите данные, исследующие данные или манипулируете данными. Pandas стал таким распространенным пакетом, а не только из-за его функциональности, но и потому, что кадры данных стали стандартной структурой данных для моделей машинного обучения.
3 SQL
В качестве ученого данных вы сможете извлечь данные из базы данных, манипулировать данными и создавать новые модели. Независимо от того, вы бываетесь ли вы данные-ученый, инженер данных или аналитик данных, вам нужно знать SQL. Развитие сильных навыков SQL позволит вам принять ваш анализ, визуализацию и моделирование на следующий уровень, потому что вы сможете Чтобы извлечь и управлять данными в продвинутых способах. Кроме того, написание эффективных и масштабируемых запросов становится все более и более важным для компаний, которые работают с петабайтами данных.
4 докера
Docker — это платформа контейнерозации, которая позволяет развертывать и запускать приложения, такие как модели обучения машин. Становится все более важным, что данные ученые не только знают, как строить модели, но как их также развернуть. На самом деле, много вакансий в настоящее время требуется некоторый опыт развертывания модели. Причина, по которой настолько важно учиться, как развертывать модели, заключается в том, что модель не обеспечивает бизнес-значений до тех пор, пока он не будет на самом деле интегрирован с процессом/продуктом, с которым он связан.
5 Визуализация и объяснение данных
Визуализация данных означает данные, которые представлены визуально в виде бара и графика или любых других обычных методов.
В качестве ученого данных вы должны быть в состоянии понять и объяснить график другим, потому что вы всегда продаете свои идеи и ваши модели в качестве ученого данных. И это особенно важно при общении с другими, которые не такие технологически SAVVY.
Оригинал: «https://dev.to/forcommunity/5-skills-required-to-be-data-scientist-in-2021-5bod»