5 Έργα Επιστήμης Δεδομένων για να σας προσλάβουν
6 November 2020Θεωρείται ότι εάν ένα άτομο σπουδάζει επιστήμη δεδομένων και έχει επίσης καλή βαθμολογία – τότε όλοι οι εργοδότες περιμένουν απεγνωσμένα να προσλάβουν ένα άτομο. Στην πραγματικότητα, το να έχεις την επιθυμητή δουλειά στον τομέα της επιστήμης δεδομένων απαιτεί από ένα άτομο να υπερβεί τις σημειώσεις πληροφοριών σε βιβλία και σημειώσεις. Έτσι, η εργασία του έργου σας απαιτεί περισσότερα διαπιστευτήρια σε σύγκριση με τον βαθμό σας, η απόκτηση εργασίας δεν είναι εύκολη υπόθεση. Από την άλλη πλευρά, είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να σας προσλάβουν δείχνοντας τις ικανότητές σας με τη συλλογή των έργων της επιστήμης δεδομένων. Αποδεικνύει ότι ένα άτομο έχει ασχοληθεί στο παρελθόν με τις στρατηγικές και κατέχει τις δεξιότητες της επιστήμης δεδομένων.
Ωστόσο, αντικατοπτρίζοντας τα βασικά στοιχεία της επιστήμης δεδομένων. είναι η αξιολόγηση των δεδομένων μεγάλου μεγέθους του οργανισμού. Η επίτευξη μεγαλύτερης κατανόησης σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων είναι μια τεράστια πρακτική για τους ειδικούς του κλάδου ή αλλιώς ελπίζουν να μπουν στο πεδίο. Καθώς υπάρχει μια εκθετική ροή Τεχνητής Νοημοσύνης, οι οργανισμοί αναζητούν πρόθυμα να απασχολήσουν άτομα που κατέχουν πιστοποίηση επιστήμης δεδομένων να ενισχύσουν τις επιχειρήσεις τους.
Στο δρόμο για να δείξετε τις δεξιότητες, αυτά είναι τα πέντε είδη έργα επιστήμης δεδομένων:
Καθαρισμός Δεδομένων
Οι επιστήμονες δεδομένων ξοδεύουν τον εκτιμώμενο ογδόντα τοις εκατό χρόνο τους στα δεδομένα καθαρισμού του νεότερου έργου. Είναι σίγουρα μεγάλη δυσκολία για τα μέλη της ομάδας. Εάν ένα άτομο δείχνει ότι έχει εξειδίκευση στον καθαρισμό των δεδομένων, τότε θα γίνεστε αμέσως πιο εκτιμημένος. Για να δημιουργήσετε ένα έργο καθαρισμού δεδομένων, λάβετε μερικά από τα αποδιοργανωμένα σύνολα δεδομένων και, στη συνέχεια, ξεκινήστε τη διαδικασία καθαρισμού. Ωστόσο, εάν ένα άτομο δουλεύει με Python –τότε η καλύτερη βιβλιοθήκη για χρήση είναι τα Pandas, ωστόσο, αν εργάζεστε μαζί με τη γλώσσα του R– τότε μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα πακέτο dplyr. Φροντίστε πάντα να δείχνετε αυτές τις δεξιότητες:
- Εισαγωγή δεδομένων
- Συνδέστε πολλά σύνολα δεδομένων
- Εντοπίστε λανθασμένες τιμές
- Εντοπίστε παρατυπίες
- Πιστώσεις για χαμένες αξίες
- Εγγύηση ποιότητας δεδομένων
Προτεινόμενα– Λήψη Cartoon HD APK v3 0.3 | Η τελευταία έκδοση της εφαρμογής Cartoon HD
Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων
Ένα άλλο βασικό χαρακτηριστικό της επιστήμης δεδομένων είναι η Εξερευνητική – Ανάλυση Δεδομένων (EDA). Είναι η διαδικασία δημιουργίας των ερωτημάτων και διερεύνησής τους μαζί με τις απεικονίσεις. Επιτρέπει στον αναλυτή να βγάλει τις τελικές ετυμηγορίες από τα δεδομένα για να οδηγήσει την επιχειρηματική επιρροή. Εν τω μεταξύ, μπορεί να συνίσταται σε διεγερτικές γνώσεις που βασίζονται σε τμήματα καταναλωτών, καθώς και σε τάσεις πωλήσεων που βασίζονται στις κυκλικές επιδράσεις. Επιπλέον, μπορεί κανείς να κάνει ενθαρρυντικά ευρήματα – τα οποία δεν είναι αρχικές σκέψεις. Μερικές από τις ωφέλιμες βιβλιοθήκες της διερευνητικής ανάλυσης Python είναι οι Matplotlib και Pandas. Για τους χρήστες του R, το ggplot2-package θα ήταν ωφέλιμο. Το έργο της EDA πρέπει να εμφανίζει αυτές τις δεξιότητες:
- Δυνατότητα έκφρασης κατάλληλων ερωτημάτων για έρευνα
- Προσδιορίστε τις τάσεις
- Προσδιορίστε τη συνδιακύμανση μεταξύ των μεταβλητών
- Κοινοποιήστε τα αποτελέσματα αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας οπτικοποιήσεις
Διαδραστικές Οπτικοποιήσεις Δεδομένων
Περιλαμβάνει τα εργαλεία, όπως ακριβώς και τα ταμπλό. Είναι αρκετά ωφέλιμα για τις ομάδες της επιστήμης δεδομένων και τους τελικούς χρήστες που είναι προσανατολισμένοι στις επιχειρήσεις. Οι πίνακες ελέγχου δίνουν τη δυνατότητα στα μέλη της ομάδας της επιστήμης δεδομένων να συνεργάζονται και να δημιουργούν πληροφορίες συνολικά. Επί πλέον? Παρέχουν ένα εργαλείο συνεργασίας για καταναλωτές με επιχειρηματικό προσανατολισμό. Αυτοί οι τύποι ανθρώπων δίνουν έμφαση στους προγραμματισμένους στόχους αντί στις τεχνικές λεπτομέρειες. Παρόλο που, το παραδοτέο για το έργο της επιστήμης δεδομένων προς τον καταναλωτή θα ήταν σε μια κατηγορία του ταμπλό. Για τους χρήστες της Python, οι βιβλιοθήκες των Plotly και Bokeh είναι οι καλύτερες για τη δημιουργία πινάκων εργαλείων. Για τους χρήστες του R, συνιστάται να φροντίσετε να παρακολουθείτε συνεχώς το πακέτο του RStudio’s Shiny. Το έργο του πίνακα ελέγχου πρέπει να επικεντρωθεί σε αυτές τις σημαντικές δεξιότητες:
- Συμπεριλάβετε μετρήσεις που είναι σύμφωνα με τις ανάγκες του πελάτη σας
- Δημιουργήστε ευεργετικά χαρακτηριστικά
- Ένας ορθολογικός σχεδιασμός
- Δημιουργήστε έναν βέλτιστο ρυθμό ανανέωσης
- Δημιουργήστε αναφορές και διαφορετικές αυτόματες ενέργειες
Μηχανική Μάθηση
Το έργο της ML είναι μια πολύ ουσιαστική πτυχή του χαρτοφυλακίου της επιστήμης δεδομένων. Τώρα, μόλις φύγετε και ξεκινήσετε κάποια από τα έργα βαθιάς μάθησης – κάντε ένα βήμα πίσω για λίγο. Αντί να δημιουργήσετε ένα κρίσιμο μοντέλο μηχανικής μάθησης, απλώς διατηρήστε τα βασικά στοιχεία. Οι λογιστικές παλινδρομήσεις, καθώς και η γραμμική παλινδρόμηση, είναι τα καλύτερα για να ξεκινήσετε. Τέτοια μοντέλα είναι εύκολα κατανοητά και διασυνδέονται με ένα υψηλότερο επίπεδο διαχείρισης. Προτείνουμε επίσης να δίνεται έμφαση στο έργο που κατέχει επιχειρηματική επιρροή, όπως ακριβώς η αποκάλυψη απάτης ή η εκ των προτέρων αθέτηση υποχρεώσεων. Το έργο σας ML πρέπει να μεταφέρει αυτές τις δεξιότητες:
- Το κίνητρο για το οποίο επιλέξατε να χρησιμοποιήσετε ένα ακριβές μοντέλο ML
- Διαχωρίστε τα δεδομένα σε σετ εκπαίδευσης ή δοκιμών για να αποφύγετε την υπερβολική εφαρμογή
- Επιλέξτε τις κατάλληλες μετρήσεις αξιολόγησης
- Συντονισμός υπερπαραμέτρων
Επικοινωνία
Η επικοινωνία φαίνεται να είναι ένα σημαντικό χαρακτηριστικό της επιστήμης δεδομένων. Τα αποτελεσματικά διαδραστικά αποτελέσματα είναι οι πτυχές που διακρίνουν τους καλούς επιστήμονες δεδομένων από τους καλύτερους. Δεν είναι θέμα – πόσο σπουδαίο είναι το μοντέλο σας, σε περίπτωση που δεν μπορείτε να το ορίσετε στα μέλη της ομάδας σας ή στους καταναλωτές. Τα σημειωματάρια, καθώς και οι διαφάνειες, είναι τα κορυφαία εργαλεία επικοινωνίας. Χρησιμοποιήστε οποιοδήποτε από τα έργα σας μηχανικής μάθησης και αποκτήστε το στη διάταξη διαφάνειας. Βεβαιωθείτε ότι κατανοείτε το προγραμματισμένο κοινό σας. Η μετάδοση στους σκηνοθέτες είναι αρκετά δύσκολη – σε σύγκριση με την παρουσίαση στους επαγγελματίες της μηχανικής μάθησης. Πρέπει να έχετε εξειδίκευση σε αυτές τις ικανότητες:
- Ενημερωθείτε για το προγραμματισμένο κοινό σας
- Βρείτε τις κατάλληλες απεικονίσεις
- Μην κάνετε τις διαφάνειές σας με τόσες πολλές πληροφορίες
- Εξασφαλίστε τη ροή της παρουσίασής σας με εξαιρετικό τρόπο
Τα έργα της επιστήμης δεδομένων θεωρούνται ως ένας λειτουργικός και πιο σημαντικός τρόπος για να δείξετε την αξία σας. Η συλλογή σας πρέπει να εκφράζεται από μόνη της, καθώς και να πιστοποιεί τη γνώση σας επίσης. Ωστόσο, κάποιος πρέπει να επικυρώσει την ικανότητα να κάνει χρήση αυτής της γνώσης, διαφορετικά οι πιθανοί οργανισμοί μπορεί να είναι προσεκτικοί στην πρόσληψη. Από την άλλη πλευρά, εκτός από την απόκτηση πιστοποιητικού στην επιστήμη δεδομένων, είναι πάντα το καλύτερο να έχετε στο βιογραφικό σας τεράστια έργα επιστήμης δεδομένων. Ο στόχος πίσω από αυτά τα έργα είναι να συνεχίσετε να δείχνετε στους μεγάλους οργανισμούς ότι κατέχετε το σχετικό σύνολο δεξιοτήτων για λογαριασμό σας για να μπείτε στον χαρακτηρισμό της επιστήμης δεδομένων.
