Jak zostać analitykiem danych / data scientist

TOP 10 narzędzi specjalisty Data Science

Rosnące zainteresowanie nauką o danych doprowadziło do rozwoju wielu profesjonalnych narzędzi dla specjalistów Data Science. Znajomość tych narzędzi jest niezwykle ważna i może pomóc w zbudowaniu jasnej i obiecującej kariery jako Data Scientist. W tym artykule przedstawimy TOP 10 narzędzi Data Science, które usprawnią pracę każdego specjalisty!

SAS, czyli Statistical Analysis System to jedno z najstarszych narzędzi Data Science na rynku. Umożliwia przeprowadzanie szczegółowych analiz danych tekstowych oraz generowanie na ich podstawie wnikliwych raportów. Oprócz analizy danych SAS służy również do pozyskiwania danych z różnych źródeł. Jest to również narzędzie stosowane do wielu działań związanych z Data Science – eksploracji danych, analizy biznesowej, ekonometrii itp.

Apache Spark to platforma programistyczna dla obliczeń rozproszonych. Jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi Data Science. Jest wyposażone w wiele interfejsów API, które ułatwiają dostęp do danych np. na potrzeby uczenia maszynowego czy przechowywania w SQL. Niektóre interfejsy API są na przykład doskonałe do tworzenia zaawansowanych prognoz opartych na danych.

D3.js to biblioteka JavaScript, umożliwiająca tworzenie interaktywnych wizualizacji w przeglądarce internetowej. Dzięki kilku API D3.js można stworzyć dynamiczną wizualizację i zobrazować analizę danych bezpośrednio w przeglądarce. Atrakcyjną funkcją D3.js z pewnością jest możliwość stworzenia animowanych przejść i dynamicznych dokumentów, które mogą na bieżąco odzwierciedlać zachodzące zmiany w danych.

MongoDB to wysokowydajna baza danych i jedno z najlepszych narzędzi Data Science na rynku. Obsługuje dynamiczne zapytania i zapewnia wszystkie możliwości SQL. Dane przechowuje w postaci dokumentów JSON i oferuje duże możliwości replikacji danych. Dzięki MongoDB zarządzanie Big Data jest z pewnością dużo prostsze, a jego skalowalność sprawia, że jest to jedno z powszechnie stosowanych narzędzi Data Science.

MATLAB to jedno z najpopularniejszych narzędzi Data Science, wykorzystywanych do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to stare narzędzie, lecz wciąż używane przez specjalistów. Może służyć do symulacji sieci neuronowych i logiki rozmytej. Może również posłużyć do tworzenia potężnych wizualizacji, a także przetwarzania obrazów i sygnałów. Jest to więc wszechstronne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ mogą oni rozwiązać dzięki niemu niemal wszystkie problemy, od analizy danych przez bardziej zaawansowane algorytmy Deep Learning.

DataRobot to bardzo cenne narzędzie Data Science, szczególnie przydatne w połączeniu z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Łatwy w użyciu interfejs użytkownika umożliwia analizę danych zarówno ekspertom, jak i nowicjuszom. Za pomocą DataRobot można tworzyć i wdrażać jednocześnie ponad 100 modeli Data Science, a także podejmować inteligentne decyzje oparte na danych.

Tableau to oprogramowanie do wizualizacji danych, szczególnie popularne w obszarze Buisness Intelligence. Jego najważniejszym aspektem jest przede wszystkim zdolność łączenia się z bazami danych, arkuszami kalkulacyjnymi itp. Tableau ma również możliwość wizualizacji danych geograficznych oraz wykreślania długości i szerokości geograficznej na mapach. Oprócz wizualizacji można go również używać jako narzędzie do analizy danych.

TensorFlow to kompleksowa platforma uczenia maszynowego typu open source. Jest bardzo popularny, szczególnie w Data Science, jak również Machine Learning i AI. TensorFlow to biblioteka Pythona, której można używać do budowania i trenowania modeli Data Science. W związku z tym, że jest bardzo łatwy w użyciu, nadaje się nawet dla początkujących.

Trifacta to powszechnie stosowane narzędzie Data Science, służące do czyszczenia i przygotowywania danych. W związku z tym, z jego pomocą łatwo można zidentyfikować błędy i przygotowywać dane w krótszym czasie, w porównaniu z innymi platformami. Umożliwia sprawną i łatwą obróbkę danych.

Scikit-learn to biblioteka oparta na języku Python, która służy do wdrażania algorytmów uczenia maszynowego. Ułatwia korzystanie ze złożonych algorytmów i dlatego jest idealna dla specjalistów zajmujących się Data Science. Korzysta z kilku podstawowych bibliotek Pythona, takich jak SciPy, Numpy czy Matplotlib.

Podsumowanie

Specjaliści Data Science używają w swojej pracy wielu narzędzi. Służą one np. do zmniejszania opóźnień, redukcji błędów podczas analizowania dużych zbiorów danych albo wizualizacji. Powyższa lista narzędzi to tylko niektóre z najczęściej używanych w branży. Jeśli interesują Cię tematy związane z Data Science to zobacz również:

Czym jest wizualizacja danych?

Narzędzie do wizualizacji danych wyposażone w „mózg”

Potrzebujesz rozwiązania, które ułatwi Ci życie

Poszukaj więc inteligentnego narzędzia do wizualizacji danych, które jest wyposażone w rozbudowane funkcje analityczne oparte na wbudowanych mechanizmach samouczenia się maszyn.

Narzędzie o takich możliwościach powinno pomóc Ci na wszystkich etapach analizy i przekazywania informacji, poczynając od przygotowania danych. Tradycyjnie przygotowywanie danych do analizy było procesem wykonywanym ręcznie, często czasochłonnym, frustrującym i podatnym na błędy.

Weź pod uwagę narzędzie, które może zautomatyzować przygotowywanie danych, zbierając informacje z jednego lub kilku źródeł i konsolidując je. Przyspieszy to proces i zmniejszy ryzyko błędów. Narzędzie powinno także być w stanie rozszerzyć prowadzoną analizę, zalecając nowe zestawy danych, które powinno się uwzględnić w przeglądzie, aby uzyskać dokładniejsze wyniki.

Potrzebujesz interaktywnego narzędzia do wizualizacji danych, które pozwoli szybko i łatwo zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi, aby szukać potrzebnych danych i uzyskiwać do nich bezpośredni dostęp. W osiągnięciu tego celu mogą pomóc interfejsy w języku naturalnym, które umożliwiają interakcję ze źródłami danych w takim właśnie języku. Interfejsy takie mogą być również używane do modyfikowania żądań i parametrów zestawu danych.

Powinno to być narzędzie, które daje użytkownikowi wybór, umożliwiając wybranie najlepszej formy grafiki do prezentacji lub automatycznie generując rekomendacje na podstawie wyników danych.

Ponadto, bez żadnych zaawansowanych umiejętności, w tym znajomości zasad kodowania, użytkownik powinien mieć za pomocą jednego kliknięcia dostęp do analizy predykcyjnej i prognozowania, aby móc określać wzorce i prognozować przyszłe wyniki i trendy.

Wyobraź sobie proaktywne, spersonalizowane analizy oferowane przez mobilną aplikację do wizualizacji danych. Takie możliwości są udostępniane przez narzędzie wyposażone w mechanizmy samouczenia się maszyn.

Możesz mieć spersonalizowanego asystenta, który rozumie, czego potrzebujesz, a także kiedy i gdzie tego potrzebujesz. Taki asystent może na przykład określić, który raport biznesowy i jaka grafika będą Ci potrzebne na spotkanie biznesowe w Nowym Jorku. Może tłumaczyć mowę na tekst na potrzeby mobilnych zapytań głosowych i poinformować Cię, gdy podczas podróży udostępnione zostaną nowe dane do analizy.

Aby analizować informacje, nie trzeba być przykutym do biurka. Twoje dane analityczne mogą być dostępne na telefonie lub tablecie, gdziekolwiek jesteś.

Dzięki samouczeniu się maszyn wykrywanie tego, co napędza działalność biznesową Twojej firmy, rozumienie dynamiki zmian w danych i wykrywanie ukrytych wniosków w celu podejmowania lepszych decyzji może być automatyczne.

Jak zostać analitykiem danych / data scientist

Analityk danych, data miner, machine learning expert, data scientist, AI expert, data engineer, BI expert i tak dalej….. to wszystko są przyszłościowe i dobrze płatne zawody. Powody są proste. danych jest coraz więcej, a rozwój komputerów dostarcza nam coraz to nowych sposobów, ich przetwarzania i w rezultacie osiągania korzyści. Tak więc jak zostać jednym z nich?

Na początku należy sobie uświadomić, że zawody są pokrewne, ale nie takie same. Podobnie jak w przypadku programistów, gdzie mamy osoby specjalizujące się we front end dewelopmencie, back end dewelopmencie, programowaniu systemów rozproszonych itd.

Przypadku Data Science oraz Sztucznej inteligencji, możemy podzielić nasze specjalizacje na 3 główne kierunki, natomiast droga do zostania jednym z nich jest trochę inna, i wymagane są po części inne kompetencje. Najważniejszą wspólną kompetencją jest język Python, który możemy nauczyć się na profesjonalnym kursie – Kurs Python, od podstaw do zaawansowanego zastosowania w firmie.

3 główne role w Data Science

1. Specjalista do spraw raportowania oraz analiz

Często nazywane Business Intelligence Expert lub SQL programmer.

Osoba na tym stanowisku używa istniejących w firmie danych, aby przygotować wartościowe, dla kierownictwa, raporty w formie tabel lub wykresów. Mogą to być wykresy statyczne lub interaktywne dashboardy.

Podstawowymi narzędziami są często SQL, Python, R oraz narzędzia do wizualizacji danych – od Excel po Tableau czy Power BI. Należy również efektywnie korzystać z baz danych, takich jak MySQL, Postgres, Oracle czy czasami Hadoop.

Gdybyśmy to stanowisko porównali do programowania, nazwali byśmy je Front End Developer, gdyż jest to często praca 'końcowa’, ta która jest najbardziej widoczna dla innych działów w firmie.

Ważne są umiejętności analityczne i umiejętność 'wyciągania’ wniosków z danych. Olbrzymie znaczenie odgrywa, zdolność zrozumienia wymagań działów takich jak marketing, sprzedaż, finanse itd, aby nasza praca była dla nich jak najbardziej korzystna. Nie jest wymagane bycie matematykiem, a raczej osobą 'twardo stąpającą po ziemi’, z dociekliwością.

2. Specjalista ds. uczenia maszynowego

Stanowisko często nazywane Machine Learning expert, Data Miner, a czasami AI engineer lub AI expert

Osoby na tych stanowiskach, odpowiadają za przygotowywanie i wdrażanie algorytmów, które dokonują predykcji, klasyfikacji czy też identyfikacji zdarzeń. W przeciwieństwie do specjalisty do spraw raportowania oraz analiz, muszą mieć wiedzę i umiejętności z zakresu algorytmów takich jak drzewa decyzyjne, regresja, sieci neuronowe, SVM itd.

Rola jest o wiele bardziej związana z matematyką, niż poprzednia, i umysł ścisły jest tutaj wymagany.

Nie każdy się w tym odnajdzie. Należy lubić matematykę i być biegłym w statystyce. Porównując do programisty, jest to rola pośrednia, pomiędzy front end development and back end development. Wymagania odnośnie modeli które będziemy budować, uzgadniamy z działem biznesowym. Z nim również prowadzimy jego testy, jednak bardzo dużo czasu poświęcimy na samodzielną pracę z danymi oraz analizując wyniki licznych algorytmów.

Narzędzia takie jak Python, R, SQL, ale również często Spark, są podstawą pracy osób na tych stanowiskach. Często również, pojawiają się rozwiązania komercyjne, takie jak SAS Miner czy IBM Cognos.

3. Inżynier danych

Stanowisko, nazywane często Data Engineer oraz Big Data Engineer.

Jest to osoba biegła w przetwarzaniu danych, która sprawia, że dane pojawiające się w firmie, są czyszczone, filtrowane, agregowane i umieszczane w bazach danych, w taki sposób aby wcześniej opisane role, mogły z nich opierać swoją pracę.

Należy rozumieć, konstrukcję hurtowni danych, oraz tematy Big Data, które często wiążą się z Hadoopem oraz Spark. Głównymi językami programowania, w tym obszarze, są Python oraz Scala.

W porównaniu do pracy programisty, jest to back end development, który nie wymaga od nas znajomości matematyki. Interakcja z działami biznesowymi jest również ograniczona. Trzeba jednak, być sprawnym programistą, który umie optymalizować przetwarzanie danych.

Ze względu na popularyzację rozwiązań chmurowych, coraz częściej wymagana jest znajomość specyfiki przetwarzania danych na platformach takich jak Azure, AWS czy GCP.

W porównaniu do wcześniejszych dwóch stanowisk, o wiele bardziej pomocne mogą się okazać certyfikaty, takie jak Google Data Engineer.

Wymagane kompetencje w pigułce

Poniżej, podsumowanie najważniejszych kompetencji, które warto posiadać. Nie jest to lista zamknięta i 'wykuta w kamieniu’. Liczba technologii używanych w analizie danych jest bardzo szeroka, i nie raz będziemy sięgać po inne rozwiązania.

Poniższą listę, warto potraktować jako punkt startowy.

Jak zdobyć wymarzoną pracę?

Zawsze najtrudniej jest zdobyć pierwszą pracę w IT. Potem w naturalny sposób, rozwijamy swoje kompetencje, nabywamy doświadczenia oraz kontaktów, które pomagają nam się rozwijać.

Co możemy zrobić, aby dostać pierwszą pracę, jako analityk danych / data scientist?

1. Zbudujmy podstawowe kompetencje

Python, bez wątpienia jest dobrą inwestycją i punktem startu. W momencie kiedy się go nauczymy, jesteśmy w bardzo dobrej pozycji aby zostać analitykiem danych, ale również pracować przy automatyzacji procesów biznesowych czy też zostać programistą Python.

Najlepszym sposobem nauki jest kurs Python w postaci ponad 100 lekcji wideo oraz dużej liczby ćwiczeń. Prowadzi nas od podstaw, do prawdziwych przykładów z firm. Możemy go znaleźć tutaj – Kurs Python

2. Przetwarzanie oraz wizualizacja danych

Następnie warto zapoznać się z przetwarzaniem oraz wizualizacją danych. Wiele z tych aspektów możemy zrobić za pomocą SQL oraz Excel, jednak znajomość Python Pandas oraz Python Seaborn pozwolą nam na automatyzację naszej pracy. Jest to również w zakresie wspomnianego kursu python.

3. Budujmy portfolio

Jeżeli szukamy naszej pierwszej pracy w IT, nie mamy doświadczenia, a tym samym, projektów którymi możemy się pochwalić.

Oprócz kompetencji, bardzo ważne jest przegotowanie portfolio, którym będziemy mogli się pochwalić. Mogą to być proste analizy, struktury baz danych, zastosowanie technologii big data i wiele, wiele innych rzeczy. Ważne jest aby zrozumieć, że na tym etapie, nie tyle liczy się złożoność naszych projektów co pokazanie, że jesteśmy – zorganizowani, potrafimy zastosować technologię w praktyce, jesteśmy zdeterminowani.

W ten sposób w pozytywny sposób wyróżnimy się na tle naszej konkurencji. Możemy opublikować artykuły, opisujące nasze doświadczenie na takich portalach jak linked in lub gdzie przy okazji, możemy dostać kilka cennych wskazówek odnośnie tego co i jak się uczymy, natomiast artykuły możemy publikować na LinkedIn oraz facebook jako nasze osiągnięcia w nowo poznanej dziedzinie.

Podsumowując

Analityk danych / data sciectist, to obiecująca i dobrze płatna ścieżka kariery. Aby rozpocząć naszą pierwszą pracę w tym zawodzie, musimy zdobyć kompetencje (co oczywiste), ale również zbudować portfolio. Jest to najczęściej lekceważona rzecz, a z drugiej strony coś, co nas bardzo wyróżnia na tle innych kandydatów.

Najlepszy sposób na rozpoczęcie kariery jako analityk danych jest zrobienie kursu Python oraz zdobycie końcowego certyfikatu.

Zachęcamy do bycia z na bieżąco oraz wspólnego rozwoju.