Wprowadzenie do umiejętności Data Scientist
Analiza danych to popularne słowo dla wszystkich osób poszukujących pracy na rynku. Zainspirowało wielu, że liczba platform internetowych do nauki danych przewyższa liczbę innych umiejętności obsługi komputera. Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać wydajnym naukowcem? Znajomość danych jest wystarczająca, czy muszę się czegoś nauczyć? Znam kilka statystyk i Excel, czy dobrze będzie być naukowcem danych? Widzisz, jestem bardzo dobry w programowaniu języków, myślę, że będę świetnym naukowcem danych! Sprawdźmy, jakie umiejętności są ważne dla naukowca danych.
Ważne dane Umiejętności naukowca
Poniżej znajdują się ważne umiejętności dla Data Scientist:
1. Statystyka
Byłem bardzo dobry w rozwiązywaniu problemów statystycznych i probabilistycznych podczas moich szkolnych dni, których brakowało mi w świecie oprogramowania. Świat statystyki jest niesamowity. Okej, przynajmniej dla mnie i podobnie myślących ludzi. Co więc może sprowadzić mnie z powrotem do statystyk innych niż Data Science? Uwierzcie mi; statystyki są naprawdę ważne dla analizy tej ogromnej puli danych. Sama statystyka oznacza gromadzenie, interpretację i analizę danych. To wyjaśnia, dlaczego statystyki są ważne w tej dziedzinie. Prognozowanie przyszłych danych jest równie ważne jak analiza danych. Znajomość podstaw statystyki i prawdopodobieństwa jest ważna do przewidywania zachowania danych.
2. Python / R.
Nienawidziłem programowania bardziej niż cokolwiek innego, ponieważ nauka C, C ++ i innych była skomplikowana, ponieważ w ogóle nie rozumiałem ich logiki. Jako błogosławieństwo natknąłem się na język Python stworzony przez Guido Van Rossuma. To takie proste, że możemy wpisać print („Hello World!”) I otrzymamy wynik. W innych językach musimy napisać 3 wiersze, aby wydrukować „Hello World”. Wszystkie wbudowane funkcje są łatwe do nauczenia się i zrozumienia. Typy danych, takie jak listy, krotki, słowniki i inne, są łatwe do uchwycenia i nauki. Jest takie powiedzenie, że jeśli nauczymy się Pythona, nie będzie powrotu do innych języków, ponieważ jest to bardzo łatwe. Mamy wiele bibliotek do analizy danych i budowania modeli w Pythonie, takich jak Numpy, pandy, matplotlib i tak dalej. Wszystkie te biblioteki pomagają w budowaniu dobrego modelu danych. Notatnik Jupyter jest dobry do rozwiązywania problemów z analizą danych.
R został opracowany przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana. R ma metody statystyczne, graficzne i uczenia maszynowego takie same jak Python. Graficzna reprezentacja R jest lepsza w porównaniu do Pythona. Typy danych R obejmują znaki, liczby, liczby całkowite, złożone i logiczne. Jeśli python jest tak dobry, to dlaczego R? R jest również dobry do komunikacji i programowania. Jeśli dopiero zaczynasz przygodę ze światem programowania, lepiej naucz się języka R. R jest używany głównie do analizy danych, podczas gdy Python jest uważany za język programowania ogólnego zastosowania. Dlatego dobrze jest znać oba języki. Kto wie, możesz zostać mistrzem w obu! Oba są również bezpłatne do pobrania i używania w systemach Windows, MacOS i Linux.
3. Excel / SQL
Kiedy mój szef zapytał mnie, czy znam Excela, byłem taki, kto go nie zna. Ale tak na poważnie, w Excelu jest o wiele więcej do nauczenia się. Statystyki i funkcje prawdopodobieństwa są wbudowane w program Excel. Wiedza w programie Excel jest ważna, ponieważ ułatwia obliczenie danych. Można narysować wykresy, przeprowadzić analizę „co, jeśli”, przestawić tabelę w celu wyodrębnienia danych i wiele innych opcji w programie Excel, które same w sobie tworzą inny świat. Czy to nie dziwne, że Excel jest nadal używany jako nieuniknione narzędzie w świecie nauki o danych? Wykresy i formuły pomagają formułować dane i inaczej je widzieć. Pomaga to w wizualizacji danych. Excel może być również używany jako narzędzie optymalizacji.
Aby uzyskać dane z bazy danych i pracować z danymi, bardzo potrzebny jest SQL lub Structured Query Language. SQL jest używany do tworzenia tabeli bez jej fizycznego oglądania, do odczytu danych z tabeli lub do aktualizacji danych w tabeli. Najczęściej używane polecenia to wybierz, wstaw i aktualizuj. SQL ma standard dla swoich poleceń. Możemy nazwać to dokładnie jako język strukturalny dla bazy danych. SQL nie rozróżnia wielkości liter, w przeciwieństwie do Pythona i R.
Excel jest programem, podczas gdy SQL jest językiem programowania baz danych. SQL Server jako system zarządzania bazą danych, podczas gdy program Excel służy do analizy i obliczania danych. Znajomość obu jest równie ważna, aby zostać zręcznym badaczem danych.
4. Umiejętności komunikacyjne
Bycie mistrzem w Pythonie i interpretację graficzną po przeprowadzeniu analizy danych nie czyni naukowca danych, chyba że nie wiesz, jak przekazać wyniki dokonane w danych. Komunikacja jest bardzo ważna między członkami zespołu, z którymi pracujesz, jak i publicznością. Kiedy przeprowadzane są wywiady z naukowcami danych, ankieter szuka dobrych umiejętności komunikacyjnych, które stanowią wagę dla pracy. Tworzenie opowieści z danych nie jest łatwym zadaniem. Publiczność może pochodzić z różnych dziedzin: osób technicznych i nietechnicznych. Angażowanie wszystkich w jedną prezentację jest męczące i interesujące. Naukowiec powinien być dobrym gawędziarzem.
5. Kreatywność
Kreatywność jest ważna w nauce o danych. Czasami może być naprawdę trudno znaleźć wynik na podstawie danych podanych nawet po zastosowaniu wszystkich analiz, które znasz. Tutaj powinieneś użyć swojego kreatywnego myślenia, aby przewidzieć, które jest możliwe, a które nie. Może pomóc w uzyskaniu dobrych wyników dla twojej interpretacji. Naukowiec powinien zawsze być ciekawy, co może się stać z podanymi danymi. Ponadto badacze danych powinni współpracować ze wszystkimi pracownikami firmy, aby poznać przepływ danych. Badacze danych nie mogą pracować sami. Algebra liniowa, rachunek różniczkowy i analiza numeryczna są ważnymi zagadnieniami matematycznymi dla badacza danych. Opanowanie ich wszystkich może sprawić, że będziesz świetnym naukowcem danych. Ale zaktualizuj bazę wiedzy i bądź zawsze ciekawy, aby dowiedzieć się czegoś nowego. Dowiedz się wszystkiego, jeśli dopiero zaczynasz swoją karierę w branży danych. Ale ciężka praca się opłaca i pokochasz zabawę z danymi.
Polecane artykuły
To był przewodnik po umiejętnościach Data Scientist. W tym miejscu omówiliśmy wprowadzenie do umiejętności Data Scientist, ważnych rodzajów umiejętności Data Scientist. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Języki nauki danych
- Co robią naukowcy zajmujący się danymi? | Znaczenie | Umiejętności i obowiązki
- Typy danych w C
- Co to jest modelowanie danych?
- Matplotlib In Python
- Różne operacje związane z krotkami