Úvod o tom, ako sa stať vedcom údajov
Už ste niekedy mysleli na matematika alebo štatistika, ktorý sedí v IT spoločnosti a pracuje so softvérom alebo naopak? Práca vedca Data to vyžaduje. Je potrebné, aby ľudia poznali matematiku, štatistiku, odborné znalosti v oblasti domén a programovacie znalosti. Ten, kto sa veľmi zaujíma o kúsky údajov a o to, čo urobia v tomto svete, môže byť tiež prekvapený vedeckou problematikou údajov. V skutočnosti sa môže stať vedcom údajov každý, kto má základné vysokoškolské vzdelanie. Mnoho ľudí hľadá spôsob, ako sa stať vedcom údajov. Myslím si, že je to najvyhľadávanejšia téma na internete.
Čo je to vedec údajov?
Pozrime sa na podrobnosti o tom, čo je vedec údajov, či už ide o odborné znalosti v oblasti domény alebo o pozadí programovania alebo matematiku.
1. Základná matematika
Mnohí z nás možno nenávideli matematiku v našich detských dňoch, ktoré sa nám nepáčili ani tútora, ktorý vyučoval matematiku. Som tu, aby som odhalil známe tajomstvo. Matematika vrátane algebry, matíc a určitého počtu je veľmi potrebná v oblasti dátovej vedy. Pri skúmaní obrovských údajov budeme v úcte nad tým, ako by to tieto matrice „dobrého pre nič za nič“ nemohli urobiť. Matematika sama o sebe je fascinujúca, ak sa niekto zaujíma o túto tému. Rozvíjajte skutočný záujem o matematiku a urobíte to správne. Ľudia, ktorí milujú matematiku ako ja, teraz kývnu a idú vpred.
2. Štatistika
Počas môjho detstva, keď som sa učil pravdepodobnosť a štatistiku, som si nikdy nemyslel, že pravdepodobnosť ma bude sprevádzať celý život. Dôležitosť štatistiky vo vede údajov je nevyhnutná. Používame veľa teorémov a vzorcov štatistík, aby sme porozumeli údajom a predpovedali budúcnosť údajov. Aj keď sa v obrovských údajoch stratíte, štatistika vám môže pomôcť zvoliť správnu cestu. Teórie a vzorce dokázané veľkými vedcami nezlyhajú, však? Distribúcia a skúmanie údajov sa môže ľahko vykonať pomocou štatistík.
3. Programovacie zručnosti
Po získaní predstavy o údajoch pomocou matematiky je veľmi pekné si ich vizualizovať. Čo keď nám to pomôže nejaké kódovanie? Python a R sú známe programovacie jazyky, ktoré pomáhajú vedcom údajov ľahšie pracovať. Štatistika ľahko pracuje s obidvoma jazykmi, vďaka ktorým je distribúcia a prieskum obrovských údajov ľahko viditeľný pomocou dvoch alebo troch krokov kódovania.
Nie je potrebné poznať obe ruky daného jazyka. Odbornosť v jednom jazyku vám pomôže dosiahnuť vo vašej kariére v oblasti vedy a výskumu vo veľkých výškach. Ak ste novým používateľom Pythonu alebo R, zhlboka sa nadýchnite a potiahnite sa. Obidva jazyky sa ľahko učia a rozumejú. Nič vám nemôže zabrániť stať sa vedcom údajov.
4. Vizualizácia dát
Vizualizácia údajov je veľmi dôležitá v oblasti dátových vied, pretože by ste mali vedieť, ako sa vaše údaje správajú po analýze. Ak by ste to mohli dobre predvídať, potom ste na polceste na začiatku skúmania údajov. Pri analýze údajov si môžete predstaviť, kam vás môžu údaje vziať, ak sa uberiete správnym spôsobom. Alebo čo sa stane, ak sa vydáte na opačnú stranu cesty? Ľudia sa mi smejú, keď poviem, že tvorivosť je dôležitou súčasťou vizualizácie údajov. Ale je to pravda. Grafy a grafy vám môžu veľmi pomôcť pri práci bez vykonania všetkých výpočtov a kódovania. Niektoré nástroje na vizualizáciu údajov zahŕňajú Excel, Tableau, grafy Google a podobne.
5. Strojové učenie
Dáta veda je o analýze dát; strojové učenie stavia z údajov model. Strojové učenie vám pomáha porozumieť označeným a neoznačeným údajom, poskytuje vám jasný obraz o rôznych druhoch regresie a predpovedá, ako môžu byť budúce údaje. S príchodom nových technológií a rôznymi spôsobmi, ktorými sa vytvára nová hromada údajov, je dôležité, aby boli údaje v našich rukách dobre známe a pomohli nám predpovedať našu budúcnosť. Strojové učenie v tom pomáha. Tradičné prístupy strojového učenia môžu byť zosadené hlbokým učením. Neurónové siete si myslia, že ľudské mozgy a bit AI uľahčia náš život s dátami. Základné vedomosti o hlbokom učení sú dôležité, aby bol efektívny vedec údajov.
6. Znalosť údajov
Toto by mala byť prvá téma na tejto stránke. Poznanie vašich údajov je veľmi dôležité. Je potrebné poznať doménu, do ktorej údaje patria, či chýbajú nejaké relevantné stĺpce, tvar a veľkosť údajov a ich správanie, aby bolo možné odvodiť správne závery. Chýbajúce údaje by sa mali nahradiť alebo odstrániť na základe relevantnosti stĺpca. Pri zisťovaní označených a neoznačených údajov by sa mala venovať náležitá starostlivosť. Metóda regresie, ktorá sa má dodržať, sa musí zvážiť po náležitom preštudovaní údajov.
7. Komunikačné zručnosti
Po ukončení čistenia, prieskumu a analýzy údajov je dôležité informovať o vývoji dotknutých členov tímu a tiež vedenie. Tu sa hodia komunikačné schopnosti. Je dôležité predstaviť svoju prácu s maximálnou trpezlivosťou laikmi tak, aby ktokoľvek v prezentácii dostal zhrnutie správy, ktorú sa snažíte sprostredkovať. Porozprávajte sa s ľuďmi, ktorí sa skutočne zaujímajú o vašu prácu, získajte informácie od ľudí, ktorí pracujú už dlhé roky, a zaistite, aby každý pochopil dôležitosť analýzy údajov. Dobrá komunikácia pomáha pri vykonávaní všetkých týchto vecí metodickým spôsobom.
záver
Mali by ste byť informovaní o trhu a podľa toho rozvíjať analýzu údajov. Tvrdo pracujte na svojich údajoch a robte perfektnú analýzu, pretože malá chyba znamená zdrsnenie vašej organizácie. Nikto to nechce. Vedec údajov sa môže špecializovať na akúkoľvek oblasť, pretože obrovské údaje sú k dispozícii v každej oblasti vedy na svete. Znalosť všetkých vyššie uvedených tém sama o sebe vás nemôže urobiť skúseným vedcom údajov. Mali by ste byť vždy pracovití a otvorení novým nápadom. Ako sa svet mení, mení sa aj pole údajov.
Odporúčané články
Toto je príručka, ako sa stať vedcom údajov. Tu diskutujeme úvod do vedy o údajoch a čo je to veda o údajoch. Viac informácií nájdete v ďalších súvisiacich článkoch.
- Úvod do vedy o údajoch
- Jazyky vedy o údajoch
- Algoritmy vedy o údajoch
- Knižnice Pythonu pre vedu o údajoch
- Zručnosti požadované pre vedcov údajov