Úvod do zručností vedcov údajov
Dáta veda je bzučivý slovo pre všetkých lovcov pracovných miest na trhu. Mnoho inšpirovalo, že počet online platforiem na výučbu vedy o údajoch prevyšoval iné počítačové zručnosti. Aké zručnosti sú potrebné na to, aby ste sa stali efektívnym vedcom údajov? Znalosť daných údajov je dostatočná alebo či sa musím naučiť niečo nové? Viem niekoľko štatistík a vynikajú, bude to v poriadku, ak bude vedec údajov? Vidíte, som veľmi dobrý v programovacích jazykoch, myslím si, že budem vynikajúci vedec údajov! Pozrime sa, aké zručnosti sú pre vedca údajov dôležité.
Dôležité zručnosti vedcov údajov
Nižšie sú uvedené dôležité zručnosti pre Data Scientist:
1. Štatistika
Veľmi dobre som riešil štatistické a pravdepodobnostné problémy počas školských dní, ktoré mi v softvérovom svete chýbali. Svet štatistík je úžasný. Dobre, aspoň pre mňa a podobne zmýšľajúcich ľudí. Čo ma teda môže priviesť späť k iným štatistikám ako Data Science? Verte mi, priatelia; štatistika je skutočne dôležitá pre analýzu tohto rozsiahleho súboru údajov. Samotná štatistika znamená zber, interpretáciu a analýzu údajov. Toto vysvetľuje, prečo sú štatistické údaje v tejto oblasti dôležité. Predikcia budúcich údajov je rovnako dôležitá ako analýza údajov. Znalosť základných štatistík a pravdepodobnosti je dôležitá na predpovedanie správania údajov.
2. Python / R
Nenávidel som programovanie viac ako čokoľvek iné, pretože učenie C, C ++ a ďalších bolo komplikované, pretože som vôbec nerozumel ich logike. Ako požehnanie som narazil na jazyk Python, ktorý vytvoril Guido Van Rossum. Je to také ľahké, že môžeme zadať tlač („Ahoj svet!“) A dostaneme výstup. V iných jazykoch musíme napísať 3 riadky, aby sme vytlačili „Hello World“. Všetky vstavané funkcie sa dajú ľahko naučiť a porozumieť im. Dátové typy, ako sú zoznamy, n-tice, slovníky a ďalšie, sa ľahko pochopia a naučia sa. Hovorí sa, že ak sa učíme python, niet návratu do iných jazykov, pretože je to super ľahké. Máme veľa knižníc na analýzu údajov a vytváranie modelov v pythone, ako je Numpy, pandy, matplotlib atď. Všetky tieto knižnice pomáhajú budovať dobrý model údajov. Notebook Jupyter je vhodný na riešenie problémov s analýzou údajov.
R vyvinuli Ross Ihaka a Robert Gentleman. R má štatistické, grafické a strojové učebné metódy rovnaké ako python. Grafické znázornenie R je lepšie v porovnaní s pythónom. Typy údajov R zahŕňajú znak, číselný, celočíselný, komplexný a logický. Ak je python tak dobrý, tak prečo R? R je dobré aj pre komunikáciu a programovanie. Ak ste novým v programovacom svete, je lepšie sa naučiť jazyk R. R sa používa hlavne na analýzu údajov, zatiaľ čo python sa považuje za univerzálny programovací jazyk. Preto je užitočné poznať obidva jazyky. Kto vie, môžete sa stať majstrom oboch! Obidva súbory si tiež môžete zadarmo stiahnuť a používať v systémoch Windows, MacOS a Linux.
3. Excel / SQL
Keď sa ma môj šéf opýtal, či poznám Excel, bol som rád, kto to nevie. Ale vážne, chlapci, je toho veľa, čo sa v exceli naučiť. Štatistiky a pravdepodobnostné funkcie sú vstavané vynikajúce hlboké znalosti, vynikajúce je dôležité, aby sa uľahčilo vypočítanie údajov. Môžu byť nakreslené grafy, čo sa dá urobiť, ak je to možné, kontingenčná tabuľka na extrahovanie údajov a mnoho ďalších možností v Exceli, ktoré samy osebe vytvárajú iný svet. Nie je úžasné myslieť si, že Excel sa stále používa ako nevyhnutný nástroj vo svete dátových vied? Grafy a vzorce pomáhajú formulovať údaje a vidieť údaje inak. Pomáha to pri vizualizácii údajov. Excel možno použiť aj ako nástroj na optimalizáciu.
Na získanie údajov z databázy a prácu s údajmi je veľmi potrebný SQL alebo štruktúrovaný dotazovací jazyk. SQL sa používa na vytvorenie tabuľky bez toho, aby ste ju fyzicky videli, alebo na čítanie údajov z tabuľky alebo na aktualizáciu údajov v tabuľke. Najpoužívanejšie príkazy sú výber, vloženie a aktualizácia. SQL má štandard pre svoje príkazy. Môžeme to nazvať presne ako Štruktúrovaný jazyk pre databázu. SQL nerozlišuje veľké a malé písmená, na rozdiel od pythonu a R.
Excel je program, zatiaľ čo SQL je programovací jazyk databázy. SQL Server ako systém správy databáz, zatiaľ čo Excel sa používa na analýzu a výpočet údajov. Znalosť oboch je rovnako dôležitá na to, aby ste sa stali zručným vedcom údajov.
4. Komunikačné zručnosti
Byť majstrom v pythone a robiť grafickú interpretáciu po vykonaní analýzy údajov neznamená, že by vedec údajov bol, iba ak neviete, ako oznámiť zistenia, ktoré ste dosiahli v údajoch. Komunikácia je veľmi dôležitá medzi členmi tímu, s ktorými ste pracovali, ako aj s publikom. Keď sa vedú rozhovory s údajmi, anketár hľadá dobré komunikačné zručnosti, ktoré zvyšujú váhu zamestnania. Vytváranie príbehov z údajov nie je ľahká úloha. Publikum môže byť z rôznych oblastí: technických a netechnických ľudí. Zapojenie každého do jednej prezentácie je únavné a zaujímavé. Vedec údajov by mal byť dobrý rozprávač.
5. Kreativita
Vo vede údajov je dôležitá kreativita. Niekedy môže byť pre vás ťažké nájsť výsledok z poskytnutých údajov aj po použití všetkých analýz, ktoré poznáte. Tu by ste mali využiť svoje kreatívne myslenie na predpovedanie toho, čo je možné a čo nie. Môže vám pomôcť pri dosahovaní dobrých výsledkov pre vašu interpretáciu. Vedec údajov by mal byť vždy zvedavý na to, čo sa môže s uvedenými údajmi stať. Vedci údajov by tiež mali spolupracovať so všetkými ľuďmi v spoločnosti, aby poznali tok údajov. Vedci údajov nemôžu pracovať sami. Lineárna algebra, počet a numerická analýza sú dôležitými matematickými témami pre vedcov údajov. Zvládnutím všetkých týchto výsledkov sa z vás môže stať vynikajúci vedec v oblasti údajov. Aktualizujte však vedomostnú základňu a buďte zvedaví, že sa vždy naučíte niečo nové. Môže byť ťažké sa naučiť všetko, ak práve začínate svoju kariéru v oblasti dátovej vedy. Ale tvrdá práca sa nakoniec vyplatí a budete si radi hrať s dátami.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca zručnosti pre vedcov údajov. Tu sme diskutovali o úvode do zručností Data Scientist Skills, dôležitých typov zručností Data Scientist Skills. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Jazyky vedy o údajoch
- Čo robia vedci údajov? | Význam | Zručnosti a zodpovednosti
- Typy údajov v C
- Čo je to modelovanie údajov?
- Matplotlib V Pythone
- Rôzne operácie súvisiace s n-ticami