3 причини, поради които разработчиците правят страхотни учени по данни

Науката за данни бързо се разраства през последните две години, като инженерите по машинно обучение, инженерите за големи данни и учените за данни се нареждат сред

Курирането на данни включва улавяне, моделиране, управление, документиране, съхранение, трансформация и извличане на данни. В професионалния свят титлите за специалист по куриране на данни включват Инженер по данни , Разработчик на данни , Разработчик на бизнес разузнаване, специалист по големи данни, или понякога просто Data Scientist.

• Релационният модел и различните му реализации (SQL Server, Oracle Database, MySQL и др.)
• NoSQL бази данни, включително:
  • Моделът на Document Store и NoSql бази данни като MongoDB
  • Бази данни с широки колони като Касандра
  • Магазини за ключ-стойност като Redis
• Моделът за програмиране MapReduce и неговата реализация в Apache Hadoop.
• Платформи за облачни изчисления като Уеб услуги на Amazon и Microsoft Azure 53% от учените за данни говорят R и/или Python ), SQL и Java, наред с други.
  
  
  

  Това дава на разработчиците очевидно предимство пред други професионалисти, които искат да преминат към данни - дори и да не са запознати с тези езици. Казано по-просто, добрият разработчик или програмист ще учи езици, когато възникне нужда, което означава, че постоянно учат нови инструменти, езици, рамки и теории.

  Този акцент върху непрекъснатото обучение е идеален за все още зараждащата се област на науката за данни, която се разраства и променя бързо. В края на краищата, когато започвате кариера в науката за данни (и анализа на данни), една от първите стъпки често е да научите как да изградите прогнозен модел с помощта на машинно обучение. Моделите трябва да бъдат обучени, тествани, настроени, валидирани и внедрени, а специалистите по данни трябва да разбират всяка стъпка в този процес.

  Те знаят как да програмират

  Предизвикателството за Data Scientists в бъдеще няма да бъде в изграждането на гореспоменатите модели за прогнозиране, а в интегрирането на тези видове инструменти за данни в производствения стек на организацията. И освен афинитета към числата, това изисква познания по компютърни науки и опит в програмирането над всичко друго.

  Както каза веднъж Джош Уилс, директорът по Data Engagement на Slack, специалистът по данни е човек, който е по-добър в статистиката от всеки софтуерен инженер и по-добър в софтуерното инженерство от всеки статистик.

  С други думи, предимство на разработчиците.

  Ако искате да направите скок към науката за данни, вижте BrainStation's Курсове и програми по Data Science .

  ---