3 põhjust, miks arendajatest saavad suurepärased andmeteadlased
Andmeteadus on viimase kahe aasta jooksul kiiresti laienenud ning masinõppeinsenerid, suurandmete insenerid ja andmeteadlased on teiste seas. Andmete kureerimine hõlmab andmete kogumist, modelleerimist, haldamist, dokumenteerimist, salvestamist, teisendamist ja väljavõtmist. Professionaalses maailmas hõlmavad andmete kureerimise spetsialisti ametinimetused Andmeinsener , Andmearendaja , Ärianalüüsi arendaja, suurandmete spetsialist, või mõnikord lihtsalt Andmeteadlane. Need spetsialistid peavad hästi mõistma järgmisi aspekte:
See annab arendajatele ilmselge eelise teiste professionaalide ees, kes soovivad andmeid kasutada – isegi kui nad neid keeli ei tunne. Lihtsamalt öeldes õpib hea arendaja või programmeerija keeli vastavalt vajadusele, mis tähendab, et nad õpivad pidevalt uusi tööriistu, keeli, raamistikke ja teooriaid.
See rõhk pideval õppimisel sobib ideaalselt alles tärkavasse andmeteaduse valdkonda, mis kasvab ja muutub kiiresti. Lõppude lõpuks on andmeteaduse (ja andmeanalüütika) karjääri alustamisel sageli üks esimesi samme masinõppe abil ennustava mudeli loomise õppimine. Mudeleid tuleb koolitada, testida, häälestada, valideerida ja kasutusele võtta ning andmeteadlased peaksid mõistma selle protsessi iga sammu.
Nad teavad, kuidas programmeerida
Andmeteadlaste väljakutse ei ole tulevikus mitte ülalnimetatud prognoosimudelite loomine, vaid seda tüüpi andmetööriistade integreerimine organisatsiooni tootmispaketti. Ja peale afiinsuse numbrite suhtes võtab see arvutiteaduse ja programmeerimiskogemuse üle kõige muu.
Nagu Josh Wills, Slacki andmete kaasamise direktor, on kunagi öelnud, on andmeteadlane inimene, kes on statistikas parem kui ükski tarkvarainsener ja tarkvaratehnikas parem kui ükski statistik.
Teisisõnu eelisarendajad.
Kui soovite hüpata andmeteaduse poole, vaadake BrainStationi Andmeteaduse kursused ja programmid .