Introducere în abilitățile oamenilor de știință de date
Știința datelor este un cuvânt zgomotos pentru toți vânătorii de locuri de muncă de pe piață. Acesta a inspirat pe mulți că numărul de platforme online care să predea știința datelor depășește alte abilități de informatică. Deci, ce abilități sunt necesare pentru a deveni un științific de date eficient? Cunoașterea datelor date este suficientă sau trebuie să învăț ceva nou? Știu câteva statistici și excelez, va fi bine să fii om de știință de date? Vezi, mă pricep foarte bine la limbajele de programare, cred că voi fi un om de știință de date grozav! Să verificăm ce abilități sunt importante pentru un om de știință de date.
Aptitudini importante ale oamenilor de știință a datelor
Mai jos sunt abilitățile importante pentru Data Scientist:
1. Statistici
Am fost foarte bun la rezolvarea statisticilor și a problemelor de probabilitate în zilele mele de școală, care mi-au lipsit în lumea software-ului. Lumea statisticilor este minunată. Bine, cel puțin pentru mine și pentru oameni asemănători. Deci, ce m-ar putea readuce la alte statistici decât știința datelor? Crede-mă oameni buni; statisticile sunt cu adevărat importante pentru analiza acestui vast grup de date. Statistica în sine înseamnă colectarea, interpretarea și analiza datelor. Aceasta explică de ce statisticile sunt importante în acest domeniu. Prezicerea datelor viitoare este la fel de importantă ca și analiza datelor. Cunoașterea elementelor de bază ale statisticilor și probabilității este importantă pentru a prezice comportamentul datelor.
2. Python / R
Uram programarea mai mult decât orice, deoarece învățarea C, C ++ și altele au fost complicate, deoarece nu le-am înțeles deloc logica. Ca o binecuvântare, am întâlnit limbajul Python creat de Guido Van Rossum. Este atât de ușor încât putem introduce tipărirea („Hello World!”) Și obținem rezultatul. În alte limbi, trebuie să scriem 3 rânduri pentru a fi tipărit „Hello World”. Toate funcțiile încorporate sunt ușor de învățat și de înțeles. Tipuri de date, precum liste, tuple, dicționare și altele sunt ușor de înțeles și de învățat. Există o afirmație că, dacă învățăm piton, nu se mai întoarce la alte limbi, deoarece acest lucru este super ușor. Avem multe biblioteci pentru analiza datelor și construirea modelelor în python precum Numpy, panda, matplotlib și așa mai departe. Toate aceste biblioteci ajută la construirea unui model bun pentru date. Notebook Jupyter este bun pentru a face probleme de analiză a datelor.
R a fost dezvoltat de Ross Ihaka și Robert Gentleman. R are metode statistice, grafice și de învățare automată la fel ca pitonul. Reprezentarea grafică a lui R este mai bună în comparație cu pitonul. Tipurile de date R includ caracter, numeric, întreg, complex și logic. Dacă pitonul este atât de bun, atunci de ce R? R este bun și pentru comunicare și programare. Dacă ești nou în lumea programării, este mai bine să înveți limbajul R. R este utilizat în principal pentru analiza datelor, în timp ce pitonul este considerat ca limbaj de programare cu scop general. Prin urmare, este benefic să cunoaștem ambele limbi. Cine știe, poți deveni un maestru în ambele! De asemenea, ambele sunt gratuite pentru a descărca și utiliza în Windows, MacOS și Linux.
3. Excel / SQL
Când șeful meu m-a întrebat dacă știu Excel, am fost ca cine nu știe. Dar serios, sunt multe de învățat în excel. Statisticile și funcțiile de probabilitate sunt încorporate excel Cunoașterea profundă în excel este importantă astfel încât să fie ușor de calculat datele. Pot fi desenate grafice, analize ce pot fi făcute, tabel rotativ pentru a extrage date și multe alte opțiuni în excel, care în sine face o lume diferită. Nu este uimitor să crezi că excelul este încă folosit ca instrument inevitabil în lumea științei datelor? Graficele și formulele ajută la formularea datelor și la vizualizarea diferită a datelor. Acest lucru ajută la vizualizarea datelor. Excel poate fi folosit și ca instrument de optimizare.
Pentru a obține date din baza de date și pentru a lucra cu datele, este foarte necesar SQL sau limbajul de interogare structurat. SQL este utilizat pentru a crea o tabelă fără a o vedea fizic sau pentru a citi date din tabel sau pentru a actualiza datele din tabel. Majoritatea comenzilor utilizate sunt selectarea, inserarea și actualizarea. SQL are un standard pentru comenzile sale. Îl putem numi exact ca limbaj structurat pentru baza de date. SQL este sensibil la litere mari, spre deosebire de python și R.
Excel este un program în timp ce SQL este un limbaj de programare a bazei de date. SQL Server ca sistem de gestionare a bazei de date în timp ce excel este utilizat pentru analiza și calculul datelor. Cunoașterea ambelor este la fel de importantă pentru a deveni un om de știință priceput.
4. Abilități de comunicare
A fi un maestru în python și a face interpretarea grafică după analiza datelor nu face un om de știință a datelor decât dacă nu știi să comunici rezultatele pe care le-ai făcut în date. Comunicarea este foarte importantă între membrii echipei cu care ați lucrat, precum și pentru public. Când se realizează interviuri cu oamenii de știință de date, intervievatorul caută abilități bune de comunicare care se ridică ca o greutate pentru job. Crearea de povești din date nu este o sarcină ușoară. Publicul poate fi din diferite domenii: oameni tehnici și non-tehnici. Implicarea tuturor într-o singură prezentare este obositoare și interesantă. Un om de știință de date ar trebui să fie un bun povestitor.
5. Creativitate
Creativitatea este importantă în știința datelor. Uneori, este foarte dificil să găsiți un rezultat din datele furnizate chiar și după aplicarea tuturor analizelor pe care le cunoașteți. Aici ar trebui să vă folosiți gândirea creativă pentru a prezice care este posibil și care nu. Poate ajuta la producerea de rezultate bune pentru interpretarea ta. Un om de știință de date ar trebui să fie întotdeauna curios să știe ce se poate întâmpla cu datele date. De asemenea, oamenii de știință de date ar trebui să lucreze cu toți oamenii din companie pentru a cunoaște fluxul de date. Cercetătorii de date nu pot funcționa singuri. Algebra liniară, calculul și analiza numerică sunt subiecte de matematică importante pentru un om de știință de date. Stăpânirea tuturor acestor lucruri vă poate face un om de știință de date excelent. Dar actualizați baza de cunoștințe și fiți curioși să aflați mereu ceva nou. Poate fi greu să înveți totul dacă abia începi cariera în știința datelor. Dar munca grea plătește în cele din urmă și îți va plăcea să te joci cu date.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru abilitățile științificului de date. Aici am discutat despre introducerea abilităților Data Scientist, tipurile importante de abilități ale oamenilor de știință a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Limbi de știință a datelor
- Ce fac oamenii de știință de date? | Înțeles | Aptitudini și responsabilități
- Tipuri de date în C
- Ce este modelarea datelor?
- Matplotlib În Python
- Diferite operațiuni legate de Tuple