Vue d'ensemble
- Jetons un coup d'oeil à ces 7 des signes pour savoir si vous êtes un data scientist potentiel ou non
- Cette liste n'est en aucun cas exhaustive.. N'hésitez pas à ajouter plus de qualités dans la section commentaire.
introduction
La science des données n'est pas seulement devenue le “le métier le plus sexy du 21ème siècle”, mais dans l'un des emplois les plus passionnants. Vous pouvez avoir un impact à l'échelle de l'entreprise avec les dernières technologies et algorithmes.
Comment une personne sait-elle qu'elle doit se consacrer à la science des données? Quelles sont les qualités d'un data scientist à rechercher? Peut être intéressé par le codage, développer une nouvelle technologie, est patient dans le débogage. Par exemple, un étudiant en mathématiques en herbe sait qu'il veut devenir mathématicien en raison de son intérêt pour les concepts mathématiques et de sa capacité à résoudre des problèmes. Ensuite, Quels sont les signes qui définissent un data scientist et il faut regarder en soi pour savoir s'il est un data scientist potentiel ou non?
Le rôle d'un data scientist est vraiment crucial pour l'ensemble de l'organisation et l'économie dans son ensemble.. Mais le problème est qu'il y a une pénurie de data scientists. “qualifié” au niveau mondial. Les Programme AI et ML Blackbelt + vise à faire de vous un professionnel de la science des données certifié prêt pour l'industrie avec plus de 14 cours, plus de 39 projets réels et séances de tutorat 1: 1 pour que tu ne t'éloignes jamais du chemin.
Si vous êtes nouveau dans le monde de la science des données, Je vous propose de suivre la feuille de route data science:
Table des matières
- Croquant des nombres d'amour
- Vous êtes toujours prêt à résoudre des énigmes
- Aime résoudre des problèmes non structurés
- Tu es curieux, tu demandes toujours “Parce que?”
- Vous avez un don pour la résolution de problèmes
- Profitez d'une recherche approfondie
- j'aime raconter des histoires: excellent à présenter
1. J'aime les chiffres et résoudre des énigmes
Si vous aimez faire des calculs de nombres et résoudre des problèmes de logique basés sur des probabilités, statistiques et énigmes, vous avez probablement une tendance naturelle à devenir data scientist ou business analyst. Pour “amour”, Je ne veux pas calculer avec précision le nombre de partages entre vos amis, mais à une folie qui atteint le prochain niveau.
Par exemple, deviner le nombre d'enfants de moins 15 années en Inde. C'est ce qu'on appelle une estimation approximative, et les enquêteurs en science des données adorent poser ces questions.. J'ai trouvé l'article parfait pour que vous compreniez la résolution de problèmes en tant que data scientist:
2. Aime résoudre des problèmes non structurés
Les problèmes non structurés sont partout autour de nous. Dans une entreprise de technologie éducative, la direction peut se demander: Comment augmenter les revenus de nos cours? Dans une entreprise de médias sociaux, la question peut-être: Comment augmenter la rétention des utilisateurs dans notre application? Avez-vous remarqué quelque chose qui ne va pas avec ces questions? Bon, ce sont des problèmes non structurés.
Un aspect important du métier de data scientist est la capacité à se fixer des objectifs bien définis.. Une approche structurée de la question précédente peut être: conserver un 20% plus de clients grâce à la fonction de curseur dans le prochain 3 mois. L'objectif doit représenter ce que? Parce que? Comment?
La prochaine fois, si vous êtes au milieu d'un problème et divisez le problème en objectifs plus petits, cela pourrait être un bon signe de départ pour devenir un data scientist.
3. Vous êtes curieux et vous demandez toujours “Parce que?”
Vous surprenez-vous à remettre en question les hypothèses des autres? Ne peux-tu pas terminer ta journée sans demander "Pourquoi est-ce? Parce que cela? Pourquoi ceci à propos de cela? Vous êtes peut-être un candidat naturel pour devenir data scientist.
Par exemple, dans l'exemple ci-dessus, vous voudrez peut-être interroger la direction et demander: Pourquoi voulons-nous fidéliser nos clients? Pouvons-nous conserver uniquement les clients payants? Pourquoi se concentrer sur la rétention plutôt que sur l'acquisition d'utilisateurs?
Certains des meilleurs data scientists arrêteraient n'importe qui et demanderaient une justification s'ils ne sont pas clairs: Pourquoi as-tu posé cette question? Quel a été votre processus de pensée? Pourquoi supposez-vous? ne sont que quelques exemples de ces questions.
Vous trouvez-vous au milieu de ces signes? Aimez-vous la résolution de problèmes mais n'aimez pas les mathématiques par cœur? Beaucoup de ces qualités peuvent être acquises avec la pratique. Les Programme de science des données certifié AI et ML Blackbelt + vise à le faire passer de zéro à héros avec ses plus de 14 cours, plus de 39 projets réels et séances de tutorat 1: 1 avec des connaisseurs.
4. Vous avez un don pour la résolution de problèmes
Le signe le plus simple qui vous indique que vous êtes un data scientist potentiel est la résolution de problèmes de dépendance.. Le frigo ne fonctionne pas? Essayez d'identifier la cause première du problème. Les ventes de votre entreprise ont diminué au cours du trimestre, essayez de comprendre la cause du problème.
Le rôle du data scientist n'est pas seulement d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour construire un modèle précis, est de formuler un énoncé de problème, formuler une hypothèse, analyser les données, modèle de données, puis trouver les meilleurs résultats et communiquer avec la direction. Chacune de ces étapes nécessite une compétence particulière en résolution de problèmes..
5. Profitez d'une recherche approfondie
Un data scientist doit s'asseoir sur un seul énoncé de problème pendant une longue période de temps, aller et venir avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins, tester différentes hypothèses, extraction de données, différentes techniques de modélisation jusqu'à ce que les résultats soient atteints.
Êtes-vous quelqu'un qui n'abandonne pas tant que le problème n'est pas résolu? Étudier, Recherche sur Google et enquête sur un seul problème. À quand remonte la dernière fois que vous avez passé des heures et des heures immergés dans la résolution d'un problème? Pouvez-vous le faire encore et encore?
6. j'aime raconter des histoires: excellent à présenter
Il y a toujours une personne dans la pièce qui raconte des histoires incroyables. Personne ne peut s'empêcher de l'écouter et il impressionne tout le monde avec ses talents de conteur.. Êtes-vous cette personne?
Un data scientist doit être excellent en storytelling. À quoi bon tout le travail acharné si vous ne pouvez pas influencer vos parties prenantes? Communiquer avec des données et présenter des histoires fondées sur des données est l'un des éléments les plus importants dans la vie d'un data scientist..
7. Expériences d'amour
Vous trouvez-vous en train d'éprouver à n'importe quel moment de la journée? Je ne parle pas d'expériences scientifiques. Être un scientifique des données, c'est être curieux.
Quel est le meilleur moyen de transport pour se rendre au bureau? Si je trouve de la circulation au feu X, Quelle est mon heure d'arrivée estimée? Que se passe-t-il si je me rends au milieu du bus et que je prends le métro au panneau indiquant où je trouve la circulation 90% du temps? Ces problèmes semblent anodins, mais une grande partie de ta vie sera pleine d'expérimentation.
Si vous aimez expérimenter et jouer curieusement dans votre quotidien, Être data scientist sera un travail amusant pour vous !!
Remarques finales
Être un scientifique des données est l'un des rôles les plus excitants et j'aime faire partie de cette incroyable communauté..
Pourriez-vous vous identifier avec les points mentionnés ci-dessus? Vous aimerez probablement être un scientifique des données et ferez un travail incroyable dans ce domaine.. Les Ceinture noire AI et ML + Le programme vise à développer votre talent en tant que scientifique des données et à faire de vous un professionnel prêt pour l'industrie. Vous pouvez consulter le programme ici.
A quel point pourriez-vous identifier plus?
Faites-moi savoir dans les commentaires si vous avez d'autres points ou signes qui permettent à une personne de s'adapter naturellement ou si vous avez le potentiel pour le rôle de data scientist..
