มีทักษะมากมายที่จำเป็นในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความเชี่ยวชาญในแนวคิดทางเทคนิค ซึ่งรวมถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรม การสร้างแบบจำลอง สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และฐานข้อมูล
การเขียนโปรแกรม
การเขียนโปรแกรมเป็นแนวคิดหลักที่คุณต้องรู้ก่อนที่จะมุ่งสู่วิทยาการข้อมูลและโอกาสต่างๆ เพื่อดำเนินโครงการหรือดำเนินกิจกรรมบางอย่างที่เกี่ยวข้องให้สำเร็จ จำเป็นต้องมีภาษาโปรแกรมระดับพื้นฐาน ภาษาโปรแกรมทั่วไปคือ Python และ R เนื่องจากสามารถเรียนรู้ได้ง่าย จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือที่ใช้ ได้แก่ RapidMiner, R Studio, SAS เป็นต้น
การสร้างแบบจำลอง
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ช่วยในการคำนวณอย่างรวดเร็ว ในทางกลับกัน วิธีนี้จะช่วยให้คุณคาดการณ์ได้รวดเร็วขึ้นโดยอิงตามข้อมูลดิบที่มีอยู่ตรงหน้าคุณ มันเกี่ยวข้องกับการระบุว่าอัลกอริทึมใดจะเหมาะสมกว่าสำหรับปัญหาใด นอกจากนี้ยังสอนวิธีการฝึกโมเดลเหล่านั้น เป็นกระบวนการนำข้อมูลที่ได้มาจัดรูปแบบเฉพาะอย่างเป็นระบบเพื่อความสะดวกในการใช้งาน นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรหรือสถาบันบางแห่งจัดกลุ่มข้อมูลอย่างเป็นระบบเพื่อให้พวกเขาสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากพวกเขา การสร้างแบบจำลองด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีสามขั้นตอนหลัก ได้แก่ ขั้นตอนเชิงแนวคิดซึ่งถือเป็นขั้นตอนหลักในการสร้างแบบจำลอง และขั้นตอนเชิงตรรกะและกายภาพซึ่งเกี่ยวข้องกับการสลายข้อมูลและจัดเรียงข้อมูลลงในตาราง แผนภูมิ และคลัสเตอร์เพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย เดอะ โมเดลความสัมพันธ์ของเอนทิตีเป็นโมเดลพื้นฐานที่สุดของการสร้างโมเดลข้อมูล แนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูลอื่นๆ บางส่วนเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองบทบาทของวัตถุ ไดอะแกรม Bachman และเฟรมเวิร์กของ Zachman
สถิติ
สถิติเป็นหนึ่งในสี่วิชาพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล หัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่สาขาสถิตินี้ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับผลลัพธ์ที่มีความหมาย
การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นแกนหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ เครื่องมือที่ใช้ ได้แก่ Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout เป็นต้น คุณควรระวังข้อจำกัดของการเรียนรู้ของเครื่องด้วย แมชชีนเลิร์นนิงเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำๆ
ฐานข้อมูล
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีควรมีความรู้ที่ถูกต้องเกี่ยวกับวิธีการจัดการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขายังจำเป็นต้องรู้วิธีการทำงานของฐานข้อมูลและวิธีดำเนินกระบวนการแยกฐานข้อมูล เป็นข้อมูลที่เก็บไว้ซึ่งมีโครงสร้างในหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ในภายหลังในรูปแบบต่างๆตามความต้องการ ฐานข้อมูลมีสองประเภทหลัก อันแรกคือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซึ่งข้อมูลดิบจะถูกจัดเก็บไว้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างในตารางและเชื่อมโยงถึงกันเมื่อจำเป็น ประเภทที่สองคือฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL สิ่งเหล่านี้ใช้เทคนิคพื้นฐานของการเชื่อมโยงข้อมูลผ่านหมวดหมู่และไม่ใช่ความสัมพันธ์ ซึ่งแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คู่คีย์-ค่าเป็นหนึ่งในรูปแบบยอดนิยมของฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์หรือฐานข้อมูล NoSQL