Wprowadzenie do umiejętności Data Science
Data Science, ah tak piękny zawód w słowach i czynach, którzy uwielbiają wykonywać tę pracę! Jako ważny punkt każdej pracy miłość do zawodu jest bardzo ważna. Aby więc pokochać tę pracę, należy posiadać umiejętności niezbędne do wykonania tego samego, niezależnie od tego, czy jest ona wbudowana, czy nabyta. Widzieliśmy wielu biznesmenów, którzy nabywają firmę od rodziny i budują ją w imperium. Inne warstwy biznesowe, które przygotowują się na najgorsze, zdobywają umiejętności i stają się najlepszymi w automacie. Zobaczmy teraz umiejętności analizy danych.
Rodzaje umiejętności informatycznych
Oto typy umiejętności w zakresie analizy danych:
1. Umiejętności techniczne
Ilu z nas nienawidzi matematyki jako przedmiotu podczas naszych szkolnych dni? Prawie wszyscy mamy rację. Tutaj powiem wam przełomowe objawienie. Matematyka jest bardzo ważna dla nauki o danych, czy to statystyki, prawdopodobieństwa, algebry czy czegokolwiek innego. Statystyki pokazują, że dane, które zebraliśmy, mają wzór, czy nie. To każe nam powiedzieć, że powinna istnieć średnia i zmienność dla wszystkich danych. Prawdopodobieństwo pokazuje nam przyszłość danych, niezależnie od tego, czy tak się stanie. Mówi także o przeszłości.
Algebra liniowa jest podstawą nauki o danych, ponieważ dane obracają się wokół funkcji i równań. Również z danych możemy uzyskać wektory i macierze, które są kluczową częścią algebry liniowej. Jeśli chcesz być mistrzem w dziedzinie analizy danych, bardzo ważne jest, aby wiedzieć, jak działa algebra liniowa. Zacznij kochać matematykę, a zabierze Cię to na wyżyny.
2. Umiejętności programowania
Dawno minęły czasy, w których statystycy pracowali za pomocą pióra i papieru lub kalkulatora w celu analizy sprzedaży firmy lub w celu porównania sprzedaży firmy konkurencyjnej. Teraz moglibyśmy robić wszystkie te rzeczy z programowaniem, nie wszystkie, ale więcej niż te. Mogliśmy zobaczyć, jak daleko nas zaprowadzą dane w długim okresie, czy dane były spójne w przeszłości i jak sobie radzimy w teraźniejszości.
Najlepsze języki programowania, które działają na potrzeby analizy danych w języku programowania Python i R. Jeśli raz nauczysz się Pythona, nie będziesz musiał wracać do innych języków programowania, ponieważ Python jest bardzo łatwy i prosty. Rozważmy dwie osoby rozmawiające ze sobą w języku znanym im obojgu. W razie potrzeby rysuje szkice, aby dokładnie pokazać, co to znaczy. Tak właśnie robimy z Pythonem. Brak interakcji plików nagłówkowych dla programów. W przypadku problemów, które uważasz za skomplikowane, przydzielono biblioteki, które wykonają zadanie za Ciebie. Zaimportuj je i uważaj, że to zrobione. Mówi się, że język programowania R jest przeznaczony dla tych, którzy w ogóle nie znają programu. Ale wierz mi; to łatwe niż myślisz. R jest najczęściej używany, gdy potrzebujesz więcej szkiców. Dobrze jest znać obie ręce danego języka, ale na początku jeden język może zabrać cię na wyższy poziom.
3. Umiejętności wizualizacji
Kiedy czytamy gazetę, przeglądamy i pomijamy najważniejsze wiadomości, ale te, które czytamy, to głównie szkice. Ludzkim pomysłem jest widzenie czegokolwiek i rejestrowanie się w umyśle o tym samym. Czy więc umiejętność wizualizacji jest niezbędna w Data science? Odpowiedziałbym na to wielkim Tak. Całe dane mogące być może 100 stron można zminimalizować do dwóch lub trzech wykresów lub wykresów. Nie czujesz, że to fajne? Czuję się tak.
Aby narysować wykresy, należy zwizualizować wzorce danych. Czy są jakieś narzędzia, które nam w tym pomogą? Cieszę się, że mogę odpowiedzieć tak również na to pytanie. Excel jest doskonałym narzędziem, które rysuje niezbędne wykresy i wykresy na podstawie naszych potrzeb. Niektóre inne narzędzia do wizualizacji danych to Tableau, Infogram i Datawrapper i tak dalej. Istnieje wiele narzędzi, które pomogą nam, gdy zagubimy się w wielkim morzu danych. Duże lub małe dane są niezbędne, abyśmy mogli wyciągnąć wnioski i przedstawić je kierownictwu. Co jeszcze może zrobić narzędzie do wizualizacji danych, zamiast pomagać nam w tworzeniu wykresów?
4. Umiejętności komunikacyjne
Przekazanie naszych ustaleń grupie członków zespołu lub wyższej kadrze kierowniczej ma ogromne znaczenie. Komunikacja pomaga nam osiągnąć poziom wyższy niż to, o co tak naprawdę walczymy. Bycie dobrym komunikatorem pomaga nam dzielić się naszymi pomysłami i znajdować ewentualne rozbieżności w danych. Umiejętność prezentacji jest najważniejsza w projekcie, aby zaprezentować wyniki danych i zaplanować przyszłość. Podczas prezentacji ważne jest wzajemne spojrzenie w celu przekazania wiadomości.
Istnieje jednak tendencja do unikania tej umiejętności podczas przygotowywania się do nauki o danych. Ludzie, nie jest to ostatnia umiejętność do zdobycia, ale umiejętność, którą należy przejść podczas przechodzenia przez inne umiejętności. Po wykonaniu obliczeń w matematyce wygląda pięknie, jeśli problem zostanie zakończony przesadnym podsumowaniem. Podczas programowania zaleca się dodawanie komentarzy między kodami, aby ci, którzy przejdą kod, lepiej go zrozumieli. Narzędzia do wizualizacji są dopracowywane tylko wtedy, gdy są ozdobione odpowiednimi tytułami i podają odpowiednie wyjaśnienia. Stąd umiejętności pisania i mówienia są nieuniknione w informatyce.
Wniosek
Czy więc przegapiłem jakąkolwiek umiejętność do zdobycia, abyś mógł być w dziedzinie nauki o danych? Umiejętności analityczne są równie ważne, chociaż nie podkreśliłem tego, ponieważ matematyka obejmuje wszystkie te gorące tematy. Ciekawość danych i umiejętności przywódcze pozwalające na wspólną pracę zespołową sprawia, że jesteś świetny w dziedzinie analizy danych. Chciałbym zakończyć ten tekst stwierdzeniem, że żadne umiejętności nie są niedoceniane. Wszystkie umiejętności można zdobyć, aby zostać profesjonalnym naukowcem danych. Ciężkiej pracy, aby skoncentrować się na tym, co robisz, na dłuższą metę nie można uniknąć cierpliwości do czyszczenia danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po umiejętnościach w zakresie analizy danych. Tutaj omawiamy wprowadzenie i różne rodzaje umiejętności w zakresie analizy danych. Możesz również przejrzeć nasze inne powiązane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Platforma nauki danych
- Języki nauki danych
- Kariera w dziedzinie nauki danych
- Wprowadzenie do nauki o danych
- Przegląd cyklu życia Data Science