విషయము
Q:
మంచి డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి నాలుగు పునాదులు ఏమిటి?
A:
చాలా మంది నిపుణులు ఎత్తి చూపినట్లుగా, గొప్ప డేటా సైంటిస్ట్ కావడానికి నైపుణ్యాలు మరియు అనుభవాల కలయిక అవసరం, ఇది సంక్లిష్ట క్షేత్రం యొక్క అంకితమైన అభ్యాసం మరియు విశ్లేషణ ద్వారా నిర్మించబడుతుంది. డేటా సైంటిస్టులు నిర్వాహకులుగా మరియు విలువైన డేటా ఆస్తుల క్యూరేటర్లకు ఈ రోజు చాలా డిమాండ్ ఉంది. ఈ పునాది నైపుణ్యాలలో కొన్ని ఏమిటో చూద్దాం.
డేటా సైంటిస్ట్ పని యొక్క నాలుగు ప్రాథమిక భాగాలలో మొదటిది గణితం మరియు గణాంకాలు. మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తలు పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని యంత్ర అభ్యాసానికి సంబంధించిన వివిధ గణిత అంశాలపై సంభాషించడం నేర్చుకోవాలి, వీటిలో అల్గోరిథం రకాలు, డెసిషన్ ట్రీస్, రాండమ్ ఫారెస్ట్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, క్లస్టరింగ్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) లో డైమెన్షియాలిటీ వాడకం. సాధారణంగా, గణాంక విశ్లేషణ వనరులను ఉపయోగించి గణిత సమీకరణాలు మరియు గణాంకాలతో పనిచేయడానికి వారికి మంచి హ్యాండిల్ ఉండాలి.
డేటా సైన్స్ పని యొక్క రెండవ ప్రధాన ప్రాథమిక భాగం ప్రోగ్రామింగ్ మరియు డేటాబేస్ నిర్వహణను కలిగి ఉంటుంది. డేటాబేస్ మరియు SQL సెమాంటిక్స్ మరియు కార్యాచరణ పద్ధతులతో అనుభవం మరియు నైపుణ్యంతో పాటు పైథాన్ వంటి భాషలను మరియు R వంటి గణాంక భాషలలో వ్యక్తులు బలంగా ఉండాలి. హడూప్, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, హైవ్ మరియు పిగ్ వంటి సాఫ్ట్‌వేర్ భాగాల పరిజ్ఞానం కూడా యజమానులకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.
మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తగా మారడానికి మూడవ ప్రాథమిక భాగం డేటా సైన్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడంలో సైద్ధాంతిక మరియు తాత్విక భాగం. ఈ వ్యక్తులు ఆసక్తిగల మనస్సులతో స్వీయ-ప్రారంభ సమస్య పరిష్కారంగా ఉండాలి - అన్ని తరువాత, వారు యంత్ర అభ్యాసం మరియు డేటా సైన్స్ ప్రక్రియల యొక్క సృజనాత్మక అవగాహనతో ముడి పరిమాణాత్మక విశ్లేషణను మిళితం చేస్తున్నారు. కేవలం సాంకేతిక సంఖ్యల వ్యక్తులుగా కాకుండా, యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులను సృష్టించడం మరియు అంతిమ లక్ష్యాలు మరియు తుది ఫలితాల పరంగా డేటా సైన్స్ కార్యక్రమాలపై పనిచేయడం అంటే ఏమిటనే దానిపై వారు లోతైన ఆధారాన్ని కలిగి ఉండాలి.
మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తలుగా ఉండటానికి నేర్చుకునే నాల్గవ ప్రధాన స్తంభం ప్రజలతో పనిచేయడం మరియు ఇతర వ్యక్తులకు అర్ధమయ్యే విధంగా డేటాను ఉపయోగించగలగడం.
మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తలు కథకులు కావచ్చు - వారు పరిమాణాత్మక డేటాను కథనాలు మరియు అంతర్దృష్టులుగా అనువదించగలరు. అందుకని, వారు తమ పనిని పట్టికలోకి తీసుకురావడానికి మరియు బహుళ వాటాదారులకు లేదా ఇచ్చిన ప్రేక్షకులకు సమర్థవంతంగా వ్యాప్తి చేయడానికి మంచి కమ్యూనికేషన్ నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి. నేటి వేగవంతమైన మరియు త్వరగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ఐటి పరిశ్రమలో పాల్గొనడానికి సిద్ధంగా ఉన్న మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తను నిర్మించే కొన్ని ప్రధాన రకాల నైపుణ్యాలు ఇవి.