3 λόγοι για τους οποίους οι προγραμματιστές κάνουν σπουδαίους επιστήμονες δεδομένων

Η Επιστήμη Δεδομένων έχει επεκταθεί γρήγορα τα τελευταία δύο χρόνια, με τους Μηχανικούς Μηχανικής Μάθησης, τους Μηχανικούς Μεγάλων Δεδομένων και τους Επιστήμονες Δεδομένων να κατατάσσονται μεταξύ των

Η επιμέλεια δεδομένων περιλαμβάνει τη συλλογή, μοντελοποίηση, διαχείριση, τεκμηρίωση, αποθήκευση, μετασχηματισμό και ανάκτηση δεδομένων. Στον επαγγελματικό κόσμο, οι τίτλοι για έναν ειδικό στην επιμέλεια δεδομένων περιλαμβάνουν Μηχανικός Δεδομένων , Προγραμματιστής δεδομένων , Προγραμματιστής Business Intelligence, Ειδικός Big Data, ή μερικές φορές απλώς Επιστήμονας Δεδομένων.

• Το σχεσιακό μοντέλο και οι διάφορες υλοποιήσεις του (SQL Server, Oracle Database, MySQL, κ.λπ.)
• Βάσεις δεδομένων NoSQL που περιλαμβάνουν:
  • Το μοντέλο του Document Store και οι βάσεις δεδομένων NoSql όπως το MongoDB
  • Βάσεις δεδομένων ευρείας στήλης όπως η Cassandra
  • Καταστήματα βασικής αξίας όπως το Redis
• Το μοντέλο προγραμματισμού MapReduce και η εφαρμογή του στο Apache Hadoop.
• Οι πλατφόρμες υπολογιστικού νέφους όπως Υπηρεσίες Ιστού της Amazon και Microsoft Azure Το 53% των επιστημόνων δεδομένων μιλάει R ή/και Python ), SQL και Java, μεταξύ άλλων.
  
  
  

  Αυτό δίνει στους προγραμματιστές ένα προφανές πλεονέκτημα έναντι άλλων επαγγελματιών που θέλουν να κάνουν τη μετάβαση στα δεδομένα – ακόμα κι αν δεν είναι εξοικειωμένοι με αυτές τις γλώσσες. Με απλά λόγια, ένας καλός προγραμματιστής ή προγραμματιστής θα μάθει γλώσσες ανάλογα με τις ανάγκες, πράγμα που σημαίνει ότι μαθαίνει συνεχώς νέα εργαλεία, γλώσσες, πλαίσια και θεωρίες.

  Αυτή η έμφαση στη συνεχή μάθηση είναι ιδανική για το ακόμη εκκολαπτόμενο πεδίο της επιστήμης των δεδομένων, το οποίο αναπτύσσεται και αλλάζει γρήγορα. Εξάλλου, όταν ξεκινάτε μια καριέρα στην επιστήμη δεδομένων (και στην ανάλυση δεδομένων), ένα από τα πρώτα βήματα είναι συχνά να μάθετε πώς να δημιουργείτε ένα μοντέλο πρόβλεψης χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση. Τα μοντέλα πρέπει να εκπαιδευτούν, να δοκιμαστούν, να συντονιστούν, να επικυρωθούν και να αναπτυχθούν, και οι Επιστήμονες Δεδομένων θα πρέπει να κατανοούν κάθε βήμα αυτής της διαδικασίας.

  Ξέρουν πώς να προγραμματίζουν

  Η πρόκληση για τους Επιστήμονες Δεδομένων στο μέλλον δεν θα είναι η δημιουργία των προαναφερθέντων μοντέλων πρόβλεψης, αλλά η ενσωμάτωση αυτών των ειδών εργαλείων δεδομένων στη στοίβα παραγωγής ενός οργανισμού. Και, εκτός από τη συνάφεια με τους αριθμούς, αυτό απαιτεί τη γνώση της επιστήμης των υπολογιστών και την εμπειρία προγραμματισμού πάνω από οτιδήποτε άλλο.

  Όπως είπε κάποτε ο Josh Wills, Director of Data Engagement του Slack, ένας επιστήμονας δεδομένων είναι ένα άτομο που είναι καλύτερος στα στατιστικά από οποιονδήποτε μηχανικό λογισμικού και καλύτερος στη μηχανική λογισμικού από οποιονδήποτε στατιστικολόγο.

  Με άλλα λόγια, πλεονέκτημα προγραμματιστών.

  Αν θέλετε να κάνετε το άλμα στην επιστήμη δεδομένων, ρίξτε μια ματιά στο BrainStation Μαθήματα και προγράμματα Επιστήμης Δεδομένων .

  ---