Οι data scientists διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα.

Χρησιμοποιώντας τις δεξιότητές τους στη στατιστική ανάλυση, τη μηχανική μάθηση και την οπτικοποίηση δεδομένων, εξάγουν πολύτιμες πληροφορίες από μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων. 

Για να είναι αποτελεσματικοί σε αυτόν τον ρόλο, οι data scientists χρειάζονται ισχυρά θεμέλια στα μαθηματικά και την επιστήμη των υπολογιστών, καθώς και την ικανότητα να επικοινωνούν τα ευρήματά τους σε ένα ευρύ κοινό. 

Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε τις βασικές δεξιότητες που είναι απαραίτητες για έναν επιτυχημένο επιστήμονα δεδομένων και πώς μπορείτε να τις αναπτύξετε για να εισέλθετε σε αυτόν τον συναρπαστικό και περιζήτητο τομέα.

Πιο συγκεκριμένα θα δούμε:

 Τι είναι ο data scientist

 10 δεξιότητες ενός data scientist

 Πώς να αναπτύξεις τις δεξιότητες ενός data scientist.

Ας ξεκινήσουμε με έναν ορισμό.

 Τι είναι ο Data Scientist;

Ο data scientist είναι ο επαγγελματίας που είναι υπεύθυνος για τη συλλογή, ανάλυση και ερμηνεία μεγάλου όγκου δεδομένων με σκοπό την συλλογή πληροφοριών και την ενημέρωση για τη λήψη αποφάσεων. 

Οι data scientists χρησιμοποιούν συνήθως έναν συνδυασμό στατιστικής ανάλυσης, μηχανικής μάθησης και τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων, για να εξάγουν γνώση από τα δεδομένα. 

Συχνά, εργάζονται με μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων και χρησιμοποιούν διάφορα εργαλεία και τεχνολογίες για να εξάγουν πληροφορίες από αυτά. 

Τα εργαλεία αυτά, μπορεί να περιλαμβάνουν γλώσσες προγραμματισμού, όπως η Python και η R, καθώς και εξειδικευμένα εργαλεία ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων.

Επίσης, οι data scientists μπορούν να εργαστούν σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοοικονομικών, της υγειονομικής περίθαλψης, του λιανικού εμπορίου και της τεχνολογίας. 

Πάμε τώρα να δούμε πιο αναλυτικά, ποιες είναι οι βασικότερες δεξιότητες που πρέπει να γνωρίζει ένας data scientist.

 10 Δεξιότητες ενός Data Scientist

Όπως καταλαβαίνουμε, οι δεξιότητες ενός τέτοιου επαγγέλματος, είναι πολύ σημαντικό να αποκτηθούν και να αναπτυχθούν, με σκοπό την όλο και καλύτερη ανταπόκριση στις αρμοδιότητες του.

Πάμε λοιπόν να δούμε τις 10 δεξιότητες ενός data scientist.

   #1: Στατιστική & Μαθηματικά

Η στατιστική και τα μαθηματικά είναι βασικές δεξιότητες για τους data scientists, καθώς αποτελούν τη βάση πολλών τεχνικών ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. 

Θα πρέπει λοιπόν ένας τέτοιος επιστήμονας, να έχει ισχυρή κατανόηση θεμάτων, όπως η γραμμική άλγεβρα, οι πιθανότητες και η στατιστική. 

Εκτός από την κατανόηση της θεωρίας, θα πρέπει επίσης να είναι σε θέση να εφαρμόζει αυτές τις έννοιες στην πράξη, για να εξάγει πληροφορίες από πολύπλοκα σύνολα δεδομένων. 

Έχοντας λοιπόν γνώσεις σε αυτές τις δύο επιστήμες, ο data scientist μπορεί να αντιμετωπίσει ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων και να λάβει τεκμηριωμένες αποφάσεις με βάση τα δεδομένα.

   #2: Προγραμματισμός

Οι δεξιότητες προγραμματισμού είναι επίσης απαραίτητες για έναν data scientist.

Αυτό συμβαίνει καθώς έτσι, μπορεί να χειριστεί τα δεδομένα, να φτιάχνει στατιστικά μοντέλα και να οπτικοποιεί δεδομένα.

Αυτές οι δεξιότητες επιτρέπουν στους data scientists να εξάγουν πληροφορίες από μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

Ύστερα, όλα τα παραπάνω μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη αποφάσεων και την προώθηση επιχειρηματικών λύσεων.

Ορισμένες κοινές γλώσσες προγραμματισμού που χρησιμοποιούνται από τους επιστήμονες δεδομένων είναι η Python, η R, η Java και η SQL.

   #3: Data Wrangling

Το data wrangling, είναι μια κρίσιμη δεξιότητα για τους data scientists, καθώς περιλαμβάνει: 

 τον καθαρισμό,

 τη μορφοποίηση και 

 την αναδιάρθρωση των δεδομένων,

 ώστε να μπορούν να αναλυθούν και να απεικονιστούν αποτελεσματικά.

Η διαδικασία αυτή μπορεί να είναι πολύπλοκη και χρονοβόρα, καθώς συχνά περιλαμβάνει την εργασία με μεγάλα και ακατάστατα σύνολα δεδομένων, που μπορεί να περιέχουν ελλιπείς ή εσφαλμένες τιμές, αντίγραφα και άλλες ασυνέπειες.

Το data wrangling απαιτεί μεγάλη προσοχή στη λεπτομέρεια και την ικανότητα εργασίας με διάφορους τύπους και μορφές δεδομένων, όπως κείμενο, αριθμούς, ημερομηνίες και κατηγορικές μεταβλητές.

Επίσης, αποτελεί βασικό βήμα στη ροή εργασίας της επιστήμης δεδομένων, καθώς διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, συνεπή και έτοιμα για ανάλυση και οπτικοποίηση.

   #4: Data Visualisation

Μέσα από την οπτικοποίηση των δεδομένων, οι data scientists μπορούν να επικοινωνήσουν πιο εύκολα και αποτελεσματικά όλα τα ευρήματα και τις γνώσεις τους, σε άτομα και συνεργάτες που ανήκουν σε ένα διαφορετικό φάσμα ειδικοτήτων.

Με τη δημιουργία οπτικών αναπαραστάσεων των δεδομένων, μπορούν να βοηθήσουν τους άλλους να κατανοήσουν σύνθετα μοτίβα, τάσεις και σχέσεις που μπορεί να μην είναι άμεσα εμφανείς από τα ακατέργαστα δεδομένα.

Μερικά χρήσιμα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων για data scientists είναι το Tableau και το Power BI.

Επίσης, είναι πολύ σημαντικό να γνωρίζουν να παρουσιάζουν τα δεδομένα μέσα και από άλλες μορφές όπως τα ραβδογράμματα, διαγράμματα διασποράς και άλλα.

   #5: Machine Learning

Μια από τις βασικότερες δεξιότητες για κάθε data scientist, είναι το machine learning, μέσα από το οποίο μπορεί να δημιουργεί μοντέλα πρόβλεψης και να λαμβάνει αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει την εκπαίδευση αλγορίθμων για την αυτόματη εκμάθηση και βελτίωση από τα δεδομένα, χωρίς να προγραμματίζονται ρητά.

Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση ευρέος φάσματος εργασιών, όπως η πρόβλεψη αποτελεσμάτων, η ταξινόμηση δεδομένων και η ομαδοποίηση δεδομένων σε ομάδες.

Ο συνδυασμός μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, μπορεί να βοηθήσει τους επιστήμονες να καινοτομήσουν και να δουλεύουν αποτελεσματικά!

   #6: Deep Learning & NLP

To deep learning περιλαμβάνει τη χρήση νευρωνικών δικτύων για την αυτόματη εκμάθηση και βελτίωση από τα δεδομένα.

Μπορεί να εφαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας και ομιλίας, της γλωσσικής μετάφρασης και της προγνωστικής μοντελοποίησης.

To NLP (Natural Language Processing) είναι η ικανότητα ενός υπολογιστή να κατανοεί, να ερμηνεύει και να παράγει ανθρώπινη γλώσσα και είναι απαραίτητη για εργασίες, όπως η ανάλυση συναισθήματος, η μηχανική μετάφραση και η απάντηση ερωτήσεων.

Οι δεξιότητες αυτές απαιτούν ισχυρά θεμέλια στη μηχανική μάθηση και τον προγραμματισμό, καθώς και βαθιά κατανόηση των μαθηματικών και της στατιστικής.

   #7: Big Data

Τα big data είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει τα εξαιρετικά μεγάλα ή πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που δεν μπορούν να τεθούν σε επεξεργασία και να αναλυθούν με τη χρήση παραδοσιακών εργαλείων και τεχνικών.

Για τον λόγο αυτό, τις γνώσεις πάνω σε αυτά, είναι πολύ σημαντικό να της κατέχει ένας data scientist.

Ειδικά όσοι ειδικεύονται στα big data, έχουν μεγάλη ζήτηση από την αγορά εργασίας και αμείβονται με υψηλό μισθό και στην Ελλάδα και στο εξωτερικό.

Μερικά από τα καλύτερα εργαλεία big data είναι, μεταξύ άλλων, το Hadoop, το Atlas.ti και το Rapidminer.

Αυτά τα εργαλεία επιτρέπουν στους data scientists να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων με κατανεμημένο τρόπο.

   #8: Web Scraping

Άλλη μια δεξιότητα η οποία πρέπει να βρίσκεται στο βιογραφικό ενός data scientist είναι το web scraping.

Το web scraping είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τη συλλογή περιεχομένου και δεδομένων από το διαδίκτυο.

Περιλαμβάνει τη χρήση εξειδικευμένου λογισμικού ή κώδικα για την εξαγωγή δεδομένων από ιστότοπους και την αποθήκευσή τους σε δομημένη μορφή για περαιτέρω ανάλυση.

Αν και μπορεί να είναι μια πολύπλοκη και χρονοβόρα διαδικασία, μπορεί παρ’ όλα αυτά να αποτελέσει ένα ισχυρό εργαλείο για τους επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να συλλέξουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά.

   #9: Data Intuition

Το data intuition αποτελεί απαραίτητη δεξιότητα για την αποτελεσματική ανάλυση και ερμηνεία των δεδομένων. 

Έτσι, ο data scientist μπορεί να έχει χτίζει την κριτική σκέψη που θα τον βοηθήσει στον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων στα δεδομένα και την εξαγωγή ουσιαστικών συμπερασμάτων από τις παρατηρήσεις αυτές. 

Το data intuition δίνει την δυνατότητα στους data scientists να χειρίζονται σωστά όλα τα δεδομένα και να επικοινωνούν αποτελεσματικά τις γνώσεις που αποκαλύπτουν σε άλλους. 

Ας περάσουμε στη τελευταία δεξιότητα της λίστας μας.

   #10: Επικοινωνιακές Δεξιότητες

Οι επικοινωνιακές δεξιότητες είναι απαραίτητες για όλα τα επαγγέλματα και το ίδιο συμβαίνει και για έναν data scientist.

Ο data scientist καλείται να επικοινωνήσει αποτελεσματικά τα ευρήματα των ερευνών του με όλους τους ενδιαφερόμενους.

Πρέπει να εξηγεί και να ερμηνεύει τα σύνθετα αποτελέσματα με κατανοητό τρόπο στο κοινό του, το οποίο μπορεί να είναι πελάτες, συνάδελφοι ή ανώτερα στελέχη μιας επιχείρησης.

Χρησιμοποιεί τις παραπάνω δεξιότητες, όπως η οπτικοποίηση των δεδομένων για να τραβήξει την προσοχή των ακροατών του.

Είναι, λοιπόν, πολύ σημαντικό κάθε data scientist να αναπτύξει όλες τις παραπάνω δεξιότητες, προκειμένου να είναι κατάλληλα προετοιμασμένος για την αγορά εργασίας!

Πώς μπορεί όμως να το κάνει αυτό;

 Πώς να Αναπτύξεις τις Δεξιότητες ενός Data Scientist

Είδαμε λοιπόν, ποιες είναι οι 10 πιο σημαντικές δεξιότητες για data scientists, τις οποίες θα ήταν ιδανικό να αναπτύξουν τόσο κατα την διάρκεια των σπουδών τους, αλλά και αργότερα ως εργαζόμενοι.

Υπάρχουν πολλές επιλογές γύρω μας, οι οποίες μπορούν να σε βοηθήσουν να πετύχεις αυτόν τον σκοπό. 

Μπορείς, δηλαδή, να κάνεις μια έρευνα πάνω στα καλύτερα μεταπτυχιακά για Data Science, να παρακολουθήσεις online courses ή να διαβάσεις εξειδικευμένα βιβλία πάνω στο data science..

Αν όμως θέλεις μια ξεχωριστή εμπειρία η οποία θα συμβάλει στην καριέρα σου και θα σε κάνει πιστοποιημένο data scientist, τότε το Data Science Bootcamp είναι αυτό που έψαχνες!