3 grunde til, hvorfor udviklere er gode dataforskere
Data Science er vokset hurtigt i de sidste to år, hvor maskinlæringsingeniører, big data-ingeniører og dataforskere er placeret blandt de Datakuration involverer indsamling, modellering, styring, dokumentation, lagring, transformation og genfinding af data. I den professionelle verden omfatter titler for en specialist i datakuration Dataingeniør , Dataudvikler , Business Intelligence Udvikler, Big Data Specialist, eller nogle gange bare Data Scientist. Disse specialister skal have en stærk forståelse af følgende aspekter:
Dette giver udviklere en åbenlys fordel i forhold til andre fagfolk, der ønsker at skifte til data – også selvom de ikke er fortrolige med disse sprog. Enkelt sagt vil en god udvikler eller programmør lære sprog, efterhånden som behovet opstår, hvilket betyder, at de hele tiden lærer nye værktøjer, sprog, rammer og teorier.
Denne vægt på kontinuerlig læring er ideel til det stadig begyndende datavidenskabsområde, som vokser og ændrer sig hurtigt. Når alt kommer til alt, når man starter en karriere inden for datavidenskab (og dataanalyse), er et af de første trin ofte at lære, hvordan man bygger en forudsigelig model ved hjælp af maskinlæring. Modeller skal trænes, testes, tunes, valideres og implementeres, og dataforskere bør forstå hvert trin i denne proces.
De ved, hvordan man programmerer
Udfordringen for dataforskere i fremtiden vil ikke være i at bygge de førnævnte forudsigelsesmodeller, men i at integrere disse former for dataværktøjssæt i en organisations produktionsstak. Og bortset fra en affinitet til tal, tager det datalogi viden og programmeringserfaring frem for alt andet.
Som Josh Wills, Slacks direktør for Data Engagement, engang sagde, er en dataforsker en person, der er bedre til statistik end nogen softwareingeniør og bedre til softwareingeniør end nogen statistiker.
Med andre ord fordele udviklere.
Hvis du ønsker at tage springet til datavidenskab, så tjek BrainStations Data Science kurser og programmer .
