Introducere în competențele științei datelor
Data Science, ah o profesie atât de frumoasă în cuvintele și faptele celor care adoră să facă treaba! Ca un punct important pentru fiecare loc de muncă, dragostea pentru profesie este foarte importantă. Deci, pentru a iubi meseria, ar trebui să avem abilitățile necesare pentru a face același lucru, indiferent dacă este încorporat sau dobândit. Am văzut o mulțime de oameni de afaceri care achiziționează afacerea de la familia lor și o construiesc într-un imperiu. Și alte straturi de afaceri, care se pregătesc să facă față celor mai răi, dobândesc abilități și devin cele mai bune din slot. Acum, să vedem abilitățile de știință a datelor.
Tipuri de abilități în știința datelor
Urmează tipurile de abilități ale științei datelor:
1. Aptitudini tehnice
Câți dintre noi am urât matematica ca subiect în zilele noastre de școală? Aproape cu toții bine. Aici am să vă spun o revelație sfâșietoare. Matematica este foarte importantă pentru știința datelor, fie că este vorba despre statistici, probabilitate sau algebră sau orice altceva. Statisticile ne arată că datele pe care le-am colectat au un model sau nu. Ne face să spunem că ar trebui să existe o medie și o variație pentru fiecare date. Probabilitatea ne arată viitorul datelor, indiferent dacă acestea se vor întâmpla sau nu. De asemenea, se spune și despre trecut.
Algebra liniară este baza științei datelor, deoarece datele se învârte în jurul funcțiilor și ecuațiilor. De asemenea, din date, am putea obține vectori și matrice, care este o parte crucială a algebrei liniare. Dacă doriți să fiți un master în știința datelor, este esențial să știți cum funcționează algebra liniară. Începeți să iubiți matematica și vă va duce la mari culmi.
2. Aptitudini de programare
Au sosit zilele în care statisticienii au lucrat cu pix și hârtie sau cu un calculator pentru a analiza vânzările unei companii sau pentru a evalua vânzările companiei concurente. Acum am putea face toate aceste lucruri cu programarea, nu toate acestea, dar mai mult decât acestea. Am putea vedea cât de departe ne duc datele pe termen lung, dacă datele au fost consecvente în trecut și cum ne descurcăm în prezent.
Cele mai bune limbaje de programare care funcționează pentru știința datelor în limbajul de programare Python și R. Dacă înveți Python o dată, nu există întoarcere la alte limbaje de programare, deoarece Python este foarte ușor și simplu. Luați în considerare două persoane care vorbesc între ele într-o limbă cunoscută de amândoi. Și când este nevoie, desenează schițe pentru a arăta exact ce a însemnat unul. Asta facem cu Python. Nu există interacțiuni cu fișiere antet pentru programe. Pentru problemele pe care le simțiți complicat, există biblioteci alocate pentru a face treaba pentru dvs. Importați-le și considerați că este gata. Se spune că limbajul de programare R este pentru cei care nu știu deloc programul. Dar crede-mă; este mai ușor decât crezi. R este folosit mai ales atunci când aveți nevoie de mai multe schițe. Este bine să cunoașteți atât mâna limbii în mână, dar, la început, o limbă vă poate duce la un nivel superior.
3. Aptitudini de vizualizare
Atunci când citim ziarul, bifăm și sărim cele mai importante știri, dar cele pe care le citim sunt în mare parte cu schițe. Este o idee umană să vezi ceva și să fii înregistrat cam la fel în minte. Așadar, este indispensabilă abilitatea de vizualizare în știința datelor? I-aș răspunde cu un mare Da. Întreaga informație de aproximativ 100 de pagini poate fi minimizată la două sau trei grafice sau loturi. Nu simți că e fain? Ma simt atat de.
Pentru a desena graficele, trebuie să vizualizeze tiparele datelor. Deci există câteva instrumente care ne ajută să facem acest lucru? Mă bucur să spun da și la această întrebare. Excel este un instrument excelent care atrage graficele și graficele necesare în funcție de nevoile noastre. Unele alte instrumente pentru vizualizarea datelor includ Tableau, Infogram și Datawrapper ș.a. Așadar, există multe instrumente pentru a ne ajuta atunci când suntem pierduți în marea mare de date. Fie mari, fie mici, datele sunt esențiale pentru a trage concluziile noastre și a le prezenta managementului nostru. Ce altceva ar putea face un instrument de vizualizare a datelor, mai degrabă decât să ne ajute să realizăm graficele?
4. Abilități de comunicare
Este extrem de important să transmitem concluziile noastre fie unui grup de coechipieri, fie a unui management de conducere. Comunicarea ne ajută să atingem un nivel mai mare decât ceea ce luptăm cu adevărat. A fi un bun comunicator ne ajută să ne împărtășim ideile și să găsim discrepanțe, dacă există, în date. Abilitatea de prezentare este cea mai importantă într-un proiect pentru a prezenta rezultatele datelor și pentru a planifica viitorul. Privirea ochilor unii pentru a transmite un mesaj este importantă în timpul prezentării.
Cu toate acestea, există o tendință de a evita această abilitate în timp ce se pregătește să fie în domeniul științei datelor. Oameni buni, aceasta nu este ultima abilitate dobândită, ci o abilitate care trebuie parcursă în timp ce treci prin alte abilități. După efectuarea calculelor în matematică, arată frumos dacă problema se încheie cu un rezumat suflant. În timpul programării, este recomandat să adăugați comentarii între coduri, astfel încât cei care parcurg codul să-l înțeleagă mai bine. Instrumentele de vizualizare obțin o atingere de finalizare numai atunci când este decorat cu titluri adecvate și dat explicații adecvate. Prin urmare, abilitățile scrise și verbale sunt inevitabile în știința datelor.
Concluzie
Deci mi-a fost dor de vreo abilitate de a fi dobândită pentru a putea fi în domeniul științei datelor? Abilitățile analitice sunt la fel de importante, deși nu am subliniat-o, deoarece matematica acoperă toate acele subiecte temeinice. Curiozitatea în legătură cu datele și abilitățile de leadership pentru a face munca în echipă te face excelent în știința datelor. Aș dori să închei această scriere spunând că nu există abilități subestimate. Și toate abilitățile pot fi dobândite pentru a deveni un om de știință profesionist în date. Munca grea pentru a te concentra pe ceea ce faci, puțină răbdare pentru a face curățarea datelor nu trebuie evitată pe termen lung.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru abilitățile de știință a datelor. Aici discutăm introducerea și diferite tipuri de abilități în știința datelor. Puteți, de asemenea, să parcurgeți alte articole conexe pentru a afla mai multe-
- Platforma de știință a datelor
- Limbi de știință a datelor
- Cariera de știință a datelor
- Introducere în știința datelor
- Prezentare generală a ciclului de știință a datelor