Úvod o tom, jak se stát datovým vědcem

Přemýšleli jste někdy o tom, že matematik nebo statistik sedí v IT společnosti a dělá softwarovou práci nebo naopak? Žádá to práce vědce Data. Potřebuje lidi, aby znali matematiku, statistiku, znalosti domény a znalosti programování. Ten, kdo se velmi zajímá o kousky dat a o to, co v tomto světě udělají, může být vědou o údajích také překvapen. Ve skutečnosti se může kdokoli se základním vysokoškolským titulem stát vědcem dat. Mnoho lidí hledá, jak se stát vědcem v oblasti dat. Myslím, že je to nejhledanější téma na internetu.

Co je to Data Scientist?

Podívejme se na podrobnosti toho, co je datový vědec, ať už je to jeho odbornost v oblasti nebo pozadí programování nebo matematika.

1. Základní matematika

Mnozí z nás mohli nenávidět matematiku v našich dětských dnech, které se nám ani nelíbily učitele, který učil matematiku. Jsem zde, abych odhalil známé tajemství. Matematika včetně algebry, matic a některých výpočtů je velmi potřebná v oblasti datové vědy. Při zkoumání obrovských dat budeme v úctě nad tím, jak by to dokázaly tyto matice nebo počet „dobré pro nic“. Matematika sama o sobě je fascinující, pokud se někdo zajímá o toto téma. Rozvíjejte skutečný zájem o matematiku a uděláte to správně. Nyní lidé, kteří milují matematiku jako já, vám přikývnou a jdou dopředu.

2. Statistiky

Během mého dětství, kdy jsem se učil pravděpodobnost a statistiky, jsem si nikdy nemyslel, že pravděpodobnost mě bude následovat celý život. Význam statistiky ve vědě o údajích je nevyhnutelný. Používáme mnoho vět a vzorců statistik k porozumění dat a předpovídání budoucnosti dat. I když se ztratíte v rozsáhlých datech, statistiky vám mohou pomoci vybrat správnou cestu. Teorie a vzorce prokázané velkými vědci nezklame, že? Distribuce a průzkum dat lze snadno provést pomocí statistik.

3. Programovací dovednosti

Po získání představy o datech pomocí matematiky je opravdu hezké si je vizualizovat. Co když nám to pomůže nějaké kódování! Python a R jsou dobře známé programovací jazyky, které pomáhají vědcům s údaji snadno pracovat. Statistiky snadno pracují s jazyky, které distribuci a průzkum obrovských dat lze snadno vidět pomocí dvou nebo tří kroků kódování.

Není nutné znát obě ruce daného jazyka. Odbornost v jednom jazyce vám pomůže dosáhnout ve vaší kariéře v oblasti datových dat ve velkých výškách. Pokud jste v Pythonu nebo R nováčkem, zhluboka se nadechněte a vytáhněte se. Oba jazyky se snadno učí a rozumí jim. Nic vám nemůže zabránit v tom, abyste se stali datovým vědcem.

4. Vizualizace dat

Vizualizace dat je velmi důležitá v oblasti datových věd, protože byste měli vědět, jak se vaše data chovají po analýze. Pokud byste to mohli dobře předvídat, jste na polovině na začátku průzkumu dat. Při analýze dat vizualizujte, kam vás mohou data vzít, pokud se uberete správným způsobem. Nebo co se stane, když se vydáte na opačnou stranu silnice? Lidé se mohou smát, když řeknu, že tvořivost je důležitou součástí vizualizace dat. Ale to je pravda. Grafy a grafy vám mohou pomoci při provádění práce, aniž byste museli provádět všechny výpočty a kódování. Některé nástroje vizualizace dat zahrnují Excel, Tableau, Google grafy atd.

5. Strojové učení

Věda o datech je o analýze dat; strojové učení staví model z dat. Strojové učení vám pomůže porozumět označeným a neoznačeným datům poskytuje jasný obraz o různých typech regrese a předpovídá, jak budou budoucí data. S příchodem nových technologií a různými způsoby, kterými se vytváří nová hromada dat, je důležité, aby byla data v našich rukou dobře známa a pomohla nám předpovídat naši budoucnost. Strojové učení při tom pomáhá. Tradiční přístupy strojového učení lze podrobit hlubokému učení. Neuronové sítě si myslí, že lidské mozky a bit AI usnadní náš život s daty. Základní znalost hlubokého učení je důležitá pro to, aby byl efektivní datový vědec.

6. Znalost dat

Toto by mělo být první téma na této stránce. Znalost vašich dat je velmi důležitá. Je třeba znát doménu, do které data patří, zda chybí nějaké relevantní sloupce, tvar a velikost dat a jejich chování, aby bylo možné odvodit správné závěry. Chybějící data by měla být nahrazena nebo odstraněna na základě relevance sloupce. Je třeba věnovat náležitou péči vyhledání označených a neoznačených údajů. Metoda regrese, kterou je třeba dodržovat, musí být zvážena po řádném prostudování údajů.

7. Komunikační dovednosti

Po ukončení čištění, průzkumu a analýzy dat je důležité informovat o vývoji dotčené členy týmu a také vedení. Zde se hodí komunikační dovednosti. Je důležité předvést svou práci s maximální trpělivostí laikem, aby kdokoli v prezentaci obdržel podstatu zprávy, kterou se snažíte sdělit. Promluvte si s lidmi, kteří se o vaši práci skutečně zajímají, získávejte informace od lidí, kteří již dlouho pracují, a dejte každému najevo, že je důležité analyzovat data. Dobrá komunikace pomáhá při provádění všech těchto věcí metodickým způsobem.

Závěr

Měli byste být informováni o trhu a podle toho rozvíjet analýzu dat. Tvrdě pracujte na svých datech a provádějte perfektní analýzu, protože malá chyba znamená zdrsnění vaší organizace. Nikdo to nechce dělat. Vědec údajů se může specializovat na jakoukoli oblast, protože obrovské údaje jsou přítomny v každé oblasti vědy na světě. Znalost všech výše uvedených témat sama o sobě nemůže z vás udělat zkušeného vědce s údaji. Měli byste být vždy pracovití a otevřeni novým nápadům. Jak se svět mění, mění se i pole dat.

Doporučené články

Toto je průvodce, jak se stát datovým vědcem. Zde diskutujeme úvod do Data Science a co je to data science. Další informace naleznete v dalších souvisejících článcích,

  1. Úvod do datové vědy
  2. Jazyky vědy o údajích
  3. Algoritmy pro vědu o datech
  4. Knihovny Pythonu pro vědu o údajích
  5. Dovednosti potřebné pro vědce v oblasti dat

Kategorie: