Úvod do zručnosti v oblasti vedy o údajoch
Data Science, ah také prekrásne povolanie slovami a skutkami, ktoré milujú prácu! Ako dôležitý bod v každej práci je veľmi dôležitá láska k povolaniu. Aby sme túto prácu milovali, mali by ste mať potrebné zručnosti, aby ste mohli robiť to isté, či už zabudované alebo získané. Videli sme veľa podnikateľov, ktorí získajú firmu od svojej rodiny a vybudujú ju v ríši. A ďalšie obchodné vrstvy, ktoré sa pripravujú na to, aby čelili tomu najhoršiemu, nadobudli zručnosti a stali sa najlepšími v automatoch. Teraz sa pozrime na zručnosti v oblasti vedy o údajoch.
Druhy zručností v oblasti vedy o údajoch
Nasledujú typy schopností v oblasti vedy o údajoch:
1. Technické zručnosti
Koľko z nás nenávideli matematiku ako predmet počas našich školských dní? Takmer všetci z nás v poriadku. Tu ti poviem srdcervúce odhalenie. Matematika je veľmi dôležitá pre vedu o údajoch, či už ide o štatistiku, pravdepodobnosť alebo algebru alebo čokoľvek iné. Štatistiky ukazujú, že údaje, ktoré sme zhromaždili, majú alebo nemajú vzor. Znamená to, že pre všetky údaje by mal existovať priemer a variácia. Pravdepodobnosť nám ukazuje budúcnosť údajov, či už k tomu dôjde alebo nie. Tiež hovorí o minulosti.
Lineárna algebra je základom dátovej vedy, pretože dáta sa otáčajú okolo funkcií a rovníc. Tiež z údajov by sme mohli získať vektory a matice, ktoré sú rozhodujúcou súčasťou lineárnej algebry. Ak chcete byť majstrom v oblasti dátovej vedy, je dôležité, aby ste vedeli, ako funguje lineárna algebra. Začnite milovať matematiku a dostanete sa do veľkých výšok.
2. Programovacie zručnosti
Preč sú dni, keď štatistici pracovali s perom a papierom alebo s kalkulačkou na analýze predaja spoločnosti alebo na porovnanie predaja konkurenčnej spoločnosti. Teraz by sme mohli všetky tieto veci robiť pomocou programovania, nie všetky tieto, ale viac ako tieto. Mohli sme vidieť, ako ďaleko nás údaje z dlhodobého hľadiska dostanú, či boli údaje v minulosti konzistentné a ako sa daríme v súčasnosti.
Najlepšie programovacie jazyky, ktoré pracujú pre vedu údajov v programovacom jazyku Python a R. Ak sa naučíte Python raz, nedá sa vrátiť k iným programovacím jazykom, pretože Python je veľmi jednoduchý a jednoduchý. Zvážte dvoch ľudí, ktorí spolu hovoria, v jazyku, ktorý je obom známym. A keď to bolo potrebné, kreslenie náčrtkov, ktoré ukazujú, čo presne znamená. To robíme s Pythonom. Žiadne interakcie so súbormi záhlavia pre programy. Pre problémy, ktoré sa vám zdajú zložité, sú k dispozícii knižnice, ktoré prácu vykonajú za vás. Importujte ich a zvážte, či je hotový. O programovacom jazyku R sa hovorí, že je určený tým, ktorí tento program vôbec nevedia. Ale ver mi; je to ľahké, ako si myslíte. R sa väčšinou používa, keď potrebujete viac náčrtov. Je dobré poznať ruku v ruke daného jazyka, ale na začiatku vás jeden jazyk môže posunúť na vyššiu úroveň.
3. Vizualizačné zručnosti
Keď čítame noviny, preskakujeme a preskočíme najdôležitejšie správy, ale tie, ktoré čítame, sú väčšinou s náčrtkami. Je ľudskou predstavou vidieť niečo a byť o tom registrovaný v mysli. Je vizualizácia nevyhnutná aj v dátovej vede? Odpovedal by som veľkým Áno. Celé údaje asi 100 strán možno minimalizovať na dva alebo tri grafy alebo grafy. Necítiš sa to v pohode? Cítim sa tak.
Aby bolo možné nakresliť grafy, je potrebné vizualizovať vzory údajov. Existujú nejaké nástroje, ktoré nám k tomu pomáhajú? Som rád, že môžem tiež povedať túto otázku. Excel je vynikajúci nástroj, ktorý na základe našich potrieb zostavuje potrebné grafy a grafy. Niektoré ďalšie nástroje na vizualizáciu údajov zahŕňajú Tableau, Infogram a Datawrapper atď. Existuje teda veľa nástrojov, ktoré nám môžu pomôcť, keď sa stratíme vo veľkom mori údajov. Údaje, či už veľké alebo malé, sú pre nás nevyhnutné, aby sme z nich vyvodili závery a predstavili ich nášmu manažmentu. Čo iného by mohol nástroj na vizualizáciu údajov urobiť skôr, než aby nám pomohol robiť tabuľky?
4. Komunikačné zručnosti
Je nesmierne dôležité sprostredkovať naše zistenia skupine spolupracovníkov alebo vrcholovému manažmentu. Komunikácia nám pomáha dosiahnuť úroveň vyššiu, než za čo skutočne bojujeme. Byť dobrým komunikátorom nám pomáha zdieľať naše nápady a zisťovať nezrovnalosti v údajoch. Prezentačná zručnosť je najdôležitejšia v projekte na predstavenie zistení údajov a na plánovanie budúcnosti. Počas prezentácie je dôležité pozerať sa na seba, aby sprostredkovali správu.
Existuje však tendencia vyhnúť sa týmto zručnostiam pri príprave na oblasť vedy o údajoch. Ľudia, toto nie je posledná zručnosť, ktorá sa má nadobudnúť, ale zručnosť, ktorú by ste mali prejsť pri prechádzaní inými zručnosťami. Po vykonaní výpočtov v matematike to vyzerá krásne, ak je problém ukončený fúkajúcim zhrnutím. Počas programovania sa odporúča pridať medzi kódy komentáre, aby ho tí, ktorí prechádzajú kódom, lepšie porozumeli. Vizualizačné nástroje získajú dotyk na dokončenie, iba ak sú ozdobené správnymi názvami a sú uvedené správne vysvetlenia. Z tohto dôvodu sú v oblasti dát nevyhnutné písomné a ústne zručnosti.
záver
Tak mi chýbala nejaká zručnosť, ktorú by ste mohli získať, aby ste mohli byť v oblasti dátovej vedy? Analytické zručnosti sú rovnako dôležité, hoci som to nestresoval, pretože matematika pokrýva všetky tieto horúce témy. Zvedavosť o údajoch a vodcovských schopnostiach, aby sa tímová práca dala dohromady, vás urobí skvelým v oblasti dátovej vedy. Na záver by som rád na záver uviedol, že žiadne zručnosti nie sú podceňované. A všetky zručnosti je možné získať, aby sa stal profesionálnym vedcom údajov. Tvrdá práca zameraná na to, čo robíte, sa v dlhodobom horizonte nevyhnete malej trpezlivosti pri čistení údajov.
Odporúčané články
Toto je príručka pre zručnosti v oblasti vedy o údajoch. Tu diskutujeme o úvodu a rôznych druhoch zručností v oblasti dátovej vedy. Viac informácií nájdete aj v ďalších súvisiacich článkoch.
- Platforma pre vedu o údajoch
- Jazyky vedy o údajoch
- Kariéra v oblasti vedy o údajoch
- Úvod do vedy o údajoch
- Prehľad životného cyklu údajov