3 důvody, proč vývojáři dělají skvělé datové vědce
Data Science se v posledních dvou letech rychle rozrostla, přičemž inženýry strojového učení, Big Data Engineers a Data Scientists patří mezi Správa dat zahrnuje zachycování, modelování, správu, dokumentaci, ukládání, transformaci a získávání dat. V profesionálním světě patří tituly pro specialisty na správu dat datový inženýr , Vývojář dat , Business Intelligence Developer, Big Data Specialist, nebo někdy jen tak Data Scientist. Tito specialisté by museli dobře rozumět následujícím aspektům:
To dává vývojářům zjevnou výhodu oproti jiným profesionálům, kteří chtějí přejít na data – i když tyto jazyky neznají. Zjednodušeně řečeno, dobrý vývojář nebo programátor se naučí jazyky podle potřeby, což znamená, že se neustále učí nové nástroje, jazyky, rámce a teorie.
Tento důraz na neustálé učení je ideální pro stále se rodící datovou vědu, která rychle roste a mění se. Koneckonců, když začínáte kariéru v oblasti datové vědy (a analýzy dat), jedním z prvních kroků je často naučit se, jak vytvořit prediktivní model pomocí strojového učení. Modely je třeba trénovat, testovat, ladit, ověřovat a nasazovat a datoví vědci by měli rozumět každému kroku v tomto procesu.
Vědí, jak programovat
Výzva pro Data Scientists v budoucnu nebude spočívat ve vytváření výše uvedených prediktivních modelů, ale v integraci těchto druhů datových nástrojů do produkčního zásobníku organizace. A kromě afinity k číslům to předčí znalosti informatiky a zkušenosti s programováním nad čímkoli jiným.
Jak jednou řekl Josh Wills, ředitel Slack’s Data Engagement, Data Scientist je člověk, který je lepší ve statistikách než kterýkoli softwarový inženýr a lepší v softwarovém inženýrství než kterýkoli statistik.
Jinými slovy, výhoda vývojářů.
Pokud chcete skočit do datové vědy, podívejte se na BrainStation Kurzy a programy datové vědy .
