Wprowadzenie do zostania naukowcem danych
Czy kiedykolwiek myślałeś o matematyku lub statystyce siedzącym w firmie informatycznej, pracującym nad oprogramowaniem lub odwrotnie? Cóż, praca naukowca danych tego wymaga. Potrzebuje znajomości matematyki, statystyki, wiedzy specjalistycznej w dziedzinie i wiedzy programistycznej. Osoba, która jest bardzo zainteresowana kawałkami danych i tym, co zamierzają zrobić na tym świecie, może być zaskoczona nauką danych. W rzeczywistości każdy, kto ma podstawowy stopień licencjata, może zostać naukowcem danych. Wiele osób zastanawia się, jak zostać naukowcem danych. Myślę, że jest to najczęściej wyszukiwany temat w Internecie.
Co to jest Data Scientist?
Przyjrzyjmy się szczegółom tego, czym jest specjalista od danych, czy to jego wiedza specjalistyczna w dziedzinie, przygotowanie programistyczne czy matematyka.
1. Podstawowa matematyka
Wielu z nas mogło nienawidzić matematyki w czasach dzieciństwa, że nawet nie lubiliśmy nauczyciela, który uczył matematyki. Jestem tutaj, aby ujawnić dobrze znany sekret. Matematyka, w tym algebra, macierze i rachunek różniczkowy, jest bardzo potrzebna w dziedzinie nauki o danych. Podczas eksploracji ogromnych danych będziemy zachwyceni, w jaki sposób te macierze lub rachunek „bezużyteczne” mogą to zrobić. Matematyka sama w sobie jest fascynująca, jeśli zainteresuje się tym tematem. Rozwiń prawdziwe zainteresowanie matematyką, a zrobisz to dobrze. Teraz ludzie, którzy kochają matematykę tak jak ja, kiwają głową i idźcie dalej.
2. Statystyka
W dzieciństwie, ucząc się prawdopodobieństwa i statystyki, nigdy nie myślałem, że prawdopodobieństwo będzie towarzyszyć mi przez całe życie. Znaczenie statystyki w analizie danych jest nieuniknione. Używamy wielu twierdzeń i wzorów statystycznych, aby zrozumieć dane i przewidzieć przyszłość danych. Nawet jeśli zagubisz się w ogromnych danych, statystyki mogą pomóc ci wybrać właściwą ścieżkę. Teorie i formuły udowodnione przez wielkich naukowców nie zawiodą, prawda? Dystrybucja i eksploracja danych mogą być łatwo wykonane za pomocą statystyk.
3. Umiejętności programowania
Po zapoznaniu się z danymi za pomocą matematyki bardzo miło jest je wizualizować. Co jeśli kodowanie pomoże nam to zrobić z łatwością! Python i R to dobrze znane języki programowania, które pomagają naukowcom danych łatwo wykonywać swoją pracę. Statystyki łatwo współpracują z obydwoma językami, dzięki czemu dystrybucję i eksplorację ogromnych danych można łatwo zobaczyć za pomocą dwóch lub trzech etapów kodowania.
Nie jest konieczna znajomość obu języków. Specjalizacja w jednym języku pomaga osiągać duże sukcesy w karierze naukowej. Jeśli nie znasz języka Python lub R., weź głęboki oddech i podciągnij się. Oba języki są łatwe do nauczenia się i zrozumienia. Nic nie powstrzyma cię przed zostaniem naukowcem danych.
4. Wizualizacja danych
Wizualizacja danych jest bardzo ważna w dziedzinie analizy danych, ponieważ powinieneś wiedzieć, jak zachowują się Twoje dane po analizie. Jeśli potrafisz to dobrze przewidzieć, to jesteś w połowie drogi na początku eksploracji danych. Analizując dane, wizualizuj, gdzie dane mogą Cię zaprowadzić, jeśli podążasz właściwą drogą. A co się stanie, jeśli skręcisz na drugą stronę drogi? Ludzie mogą się ze mnie śmiać, jeśli powiem, że kreatywność jest ważną częścią wizualizacji danych. Ale to prawda. Wykresy i wykresy mogą ci bardzo pomóc w wykonywaniu pracy bez wykonywania wszystkich obliczeń i kodowania. Niektóre narzędzia do wizualizacji danych to Excel, Tableau, wykresy Google i tak dalej.
5. Uczenie maszynowe
Analiza danych polega na analizie danych; Uczenie maszynowe buduje model na podstawie danych. Uczenie maszynowe pomaga zrozumieć dane oznaczone i nieznakowane, daje jasny obraz różnych rodzajów regresji i pozwala przewidzieć przyszłe dane. Wraz z pojawieniem się nowych technologii i różnymi sposobami tworzenia nowego stosu danych ważne jest, aby dane były w naszych rękach, aby były dobrze znane i pomagały nam przewidywać naszą przyszłość. Uczenie maszynowe pomaga w tym. Tradycyjne metody uczenia maszynowego można zdetronizować poprzez głębokie uczenie się. Sieci neuronowe myślą jak ludzkie mózgi, a odrobina sztucznej inteligencji ułatwi nam życie z danymi. Podstawowa wiedza z zakresu głębokiego uczenia się jest ważna, aby być wydajnym naukowcem danych.
6. Wiedza o danych
To powinien być pierwszy temat na tej stronie. Znajomość danych jest bardzo ważna. Domena, do której należą dane, brak odpowiednich kolumn, kształt i rozmiar danych oraz zachowanie danych, jest niezbędna do tego, aby móc wyciągnąć właściwe wnioski. Brakujące dane należy wymienić lub usunąć w zależności od trafności kolumny. Należy zachować należytą ostrożność, aby znaleźć dane oznaczone i nieznakowane. Metodę regresji, którą należy zastosować, należy rozważyć po odpowiednim przestudiowaniu danych.
7. Umiejętności komunikacyjne
Po zakończeniu czyszczenia danych, eksploracji i analiz ważne jest, aby poinformować o rozwoju członków zainteresowanego zespołu, a także kierownictwo. Przydają się tutaj umiejętności komunikacyjne. Ważne jest, aby zaprezentować swoją pracę z najwyższą cierpliwością dla laików, aby ktokolwiek w prezentacji mógł uzyskać sedno wiadomości, którą próbujesz przekazać. Porozmawiaj z ludźmi, którzy są naprawdę zainteresowani twoją pracą, uzyskaj informacje od osób, które pracują od wielu lat i pozwól wszystkim zrozumieć znaczenie analizy danych. Dobra komunikacja pomaga robić wszystkie te rzeczy w sposób metodyczny.
Wniosek
Powinieneś być na bieżąco z rynkiem i odpowiednio rozwijać swoją analizę danych. Ciężko pracuj na swoje dane i dokonaj doskonałej analizy, ponieważ mały błąd oznacza zepsucie organizacji. Nikt tego nie chce. Naukowiec danych może specjalizować się w dowolnej dziedzinie, ponieważ ogromne ilości danych są obecne w każdej dziedzinie nauki na świecie. Znajomość wszystkich wyżej wymienionych tematów sama w sobie nie może uczynić Cię wykwalifikowanym specjalistą od danych. Powinieneś być pracowity i zawsze otwarty na nowe pomysły. Wraz ze zmianami na świecie zmieniają się także pola danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po tym, jak zostać naukowcem danych. Tutaj omawiamy wprowadzenie do Data Science i czym jest Data Science. Możesz przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Wprowadzenie do nauki o danych
- Języki nauki danych
- Algorytmy nauki danych
- Biblioteki Python do nauki danych
- Wymagane umiejętności dla Data Scientist