Introducere despre cum să devii un om de știință a datelor
V-ați gândit vreodată la un matematician sau statisticist care stă într-o companie IT, care lucrează software sau invers? Ei bine, meseria de cercetător de date o cere. Are nevoie ca oamenii să cunoască matematica, statisticile, expertiza domeniului și cunoștințe de programare. Unul care este foarte interesat de bucăți de date și de ceea ce vor face în această lume poate fi surprins și de știința datelor. De fapt, oricine are o diplomă de licență de bază poate deveni un om de știință de date. Mulți oameni sunt în căutarea modului de a deveni un om de date. Cred că este subiectul cel mai căutat pe internet.
Ce este Data Scientist?
Să ne uităm la detaliile a ceea ce este oamenii de știință de date, indiferent dacă este expertiza domeniului său, fondul de programare sau matematica.
1. Matematica de bază
Mulți dintre noi ar fi putut ura matematica în zilele noastre de copilărie, pe care nici măcar nu ne-a plăcut tutorul care a predat matematica. Sunt aici pentru a dezvălui un secret binecunoscut. Matematica incluzând algebra, matricile și unele calcule este foarte necesară în domeniul științei datelor. În timp ce explorăm date uriașe, vom fi încântați de modul în care ar putea face aceste matrici sau calcule „bune pentru nimic”. Matematica în sine este fascinantă dacă ne interesăm subiectul. Dezvoltați-vă un interes autentic pentru matematică și o veți face corect. Acum, oamenii, care iubesc matematica ca mine, vă dau un semn din cap și mergeți mai departe.
2. Statistici
În copilărie, în timp ce învăț probabilitatea și statisticile, nu am crezut niciodată că probabilitatea mă va urma pe tot parcursul vieții. Importanța statisticilor în știința datelor este inevitabilă. Folosim multe teoreme și formule de statistici pentru a înțelege datele și pentru a prezice viitorul datelor. Chiar dacă vă pierdeți în datele vaste, statisticile vă pot ajuta să luați calea cea bună. Teoriile și formulele dovedite de marii oameni de știință nu vor eșua, nu-i așa? Distribuirea și explorarea datelor se poate face ușor cu ajutorul statisticilor.
3. Aptitudini de programare
După ce ați făcut o idee de date cu ajutorul matematicii, este foarte frumos să o vizualizați. Ce se întâmplă dacă unele codări ne ajută să facem asta cu ușurință! Python și R sunt limbaje de programare bine-cunoscute care îi ajută pe oamenii de știință de date să își facă munca ușor. Statisticile funcționează ușor cu ambele limbi, încât distribuția și explorarea unor date uriașe pot fi văzute cu ușurință cu doi sau trei pași de codificare.
Nu este necesar să cunoaștem atât mâna limbii în mână. Expertiza într-o limbă vă ajută să atingeți înălțimi mari în cariera dvs. de știință de date. Dacă sunteți nou la Python sau R, inspirați adânc și trageți-vă în sus. Ambele limbi sunt ușor de învățat și de înțeles. Nimic nu te poate împiedica să devii un om de știință de date.
4. vizualizarea datelor
Vizualizarea datelor este foarte importantă în domeniul științei datelor, deoarece ar trebui să știți cum se comportă datele dvs. după analiză. Dacă ați putea prevedea bine, atunci sunteți la jumătatea drumului la începutul explorării datelor. În timp ce analizați datele, vizualizați unde vă pot duce datele dacă luați calea cea bună. Sau ce se întâmplă dacă luați partea opusă a drumului? Oamenii s-ar putea să râdă de mine dacă spun că creativitatea este o parte importantă a vizualizării datelor. Dar acest lucru este adevărat. Graficele și diagramele vă pot ajuta foarte mult în efectuarea lucrărilor fără a face toate calculele și codarea părții. Unele instrumente de vizualizare a datelor includ Excel, Tableau, diagrame Google și așa mai departe.
5. Învățarea mașinilor
Știința datelor se referă la analiza datelor; învățarea automată creează un model din date. Învățarea prin mașină vă ajută să înțelegeți datele etichetate și nemarcate vă oferă o imagine clară a diferitelor tipuri de regresie și prezice cum pot fi datele viitoare. Odată cu apariția de noi tehnologii și diferite modalități prin care se creează o nouă grămadă de date, este important să păstrăm datele în mâinile noastre pentru a fi bine cunoscute și ne ajută să ne prezicem viitorul. Învățarea automată ajută la realizarea acestui lucru. Abordările tradiționale de învățare automată pot fi detronate de învățarea profundă. Rețelele neuronale consideră că creierele umane și bit-ul AI ne vor face viața ușoară cu date. Cunoașterea de bază a învățării profunde este importantă pentru a fi un om de știință eficient de date.
6. Cunoașterea datelor
Acesta ar trebui să fie primul subiect din această pagină. Cunoașterea datelor dvs. este foarte importantă. Domeniul căruia îi aparțin datele, indiferent dacă lipsesc coloanele relevante, forma și dimensiunea datelor și comportamentul datelor este necesar să fie cunoscute pentru a trage concluzii adecvate. Datele care lipsesc trebuie înlocuite sau eliminate în funcție de relevanța coloanei. Ar trebui să se acorde o atenție adecvată pentru a afla date etichetate și neetichetate. Metoda de regresie care trebuie urmată trebuie luată în considerare după studierea corectă a datelor.
7. Abilități de comunicare
Odată ce curățarea, explorarea și analiza datelor s-a încheiat, este crucial să informăm evoluțiile atât membrilor echipei în cauză, cât și conducerii. Abilitățile de comunicare sunt utile aici. Este important să vă arătați munca cu cea mai mare răbdare în termeni de profan, pentru ca oricine va prezenta o prezentare a mesajului pe care încercați să îl transmiteți. Vorbiți cu persoanele care sunt cu adevărat interesate de munca dvs., obțineți informații de la persoane care lucrează de mai mulți ani și faceți pe toți să înțeleagă importanța analizei datelor. O bună comunicare ajută la realizarea tuturor acestor lucruri într-o manieră metodică.
Concluzie
Ar trebui să fiți actualizat cu privire la piață și să vă dezvoltați analiza datelor în consecință. Lucrați din greu pentru datele dvs. și faceți o analiză perfectă, deoarece o mică greșeală înseamnă că vă aruncați organizația. Nimeni nu vrea să facă asta. Omul de știință de date se poate specializa în orice domeniu, deoarece date uriașe sunt prezente în fiecare domeniu al științei din lume. Cunoașterea tuturor subiectelor menționate mai sus, în sine, nu vă poate face un om de știință calificat. Ar trebui să fii muncitor și să fii deschis mereu la idei noi. Pe măsură ce lumea se schimbă, la fel și câmpul de date.
Articole recomandate
Acesta este un ghid al Cum să deveniți un om de știință a datelor. Aici discutăm introducerea în Data Science și ce este știința datelor. Puteți parcurge celelalte articole conexe pentru a afla mai multe-
- Introducere în știința datelor
- Limbi de știință a datelor
- Algoritmi de știință a datelor
- Biblioteci Python pentru știința datelor
- Aptitudini necesare pentru Data Scientist