Úvod do datových dovedností
Data Science, ah tak krásná profese ve slovech a skutcích, které milují tuto práci! Jako důležitý bod každé práce je velmi důležitá láska k profesi. Abychom mohli tuto práci milovat, měli bychom mít potřebné dovednosti, aby mohli dělat to samé, ať už vestavěné nebo získané. Viděli jsme spoustu podnikatelů, kteří získají firmu od své rodiny a vybudují ji v říši. A další obchodní vrstvy, které se připravují na to, aby čelily nejhoršímu, získaly dovednosti a staly se nejlepšími ve slotu. Nyní se podívejme na dovednosti v oblasti datové vědy.
Druhy dovedností v oblasti vědy o datech
Druhy dovedností v oblasti vědy o údajích:
1. Technické dovednosti
Kolik z nás nenáviděli matematiku jako předmět během našich školních dnů? Téměř všichni jsme v pořádku. Tady vám řeknu srdcervoucí zjevení. Matematika je pro vědu o datech velmi důležitá, ať už jde o statistiku, pravděpodobnost nebo algebru nebo cokoli jiného. Statistiky ukazují, že data, která jsme shromáždili, mají nebo nemají vzor. Říká se nám, že by měla existovat průměr a variace pro všechna data. Pravděpodobnost nám ukazuje budoucnost dat, ať už se to stane, nebo ne. Také to říká o minulosti.
Lineární algebra je základem datové vědy, protože data se točí kolem funkcí a rovnic. Také z dat bychom mohli získat vektory a matice, které jsou rozhodující součástí lineární algebry. Pokud chcete být mistrem v oblasti datové vědy, je důležité vědět, jak funguje lineární algebra. Začněte milovat matematiku a dostanete se do velkých výšek.
2. Programovací dovednosti
Pryč jsou dny, kdy statistici pracovali s perem a papírem nebo s kalkulačkou, aby analyzovali prodej společnosti nebo porovnali tržby konkurenční společnosti. Teď bychom mohli dělat všechny tyto věci pomocí programování, ne všechny, ale víc než tyto. Viděli jsme, jak daleko nám data z dlouhodobého hlediska vedou, zda byla data v minulosti konzistentní a jak se nám daří v současnosti.
Nejlepší programovací jazyky, které pracují pro vědu o údajích v programovacím jazyce Python a R. Pokud se jednou naučíte Python, nebude se obracet zpět k jiným programovacím jazykům, protože Python je velmi jednoduchý a jednoduchý. Vezměme si dva lidi, kteří spolu mluví v jazyce, který je oběma znají. A když to bylo potřeba, nakreslil náčrtky, aby přesně ukázal, co jeden znamená. To děláme s Pythonem. Žádné interakce souborů záhlaví pro programy. K problémům, které se cítíte komplikované, jsou k dispozici knihovny, které tuto práci vykonají za vás. Importujte je a zvažte, že je hotovo. O programovacím jazyce R se říká, že je určen těm, kteří o programu vůbec nevědí. Ale věřte mi; je to snadné, než si myslíte. R se většinou používá, když potřebujete více náčrtů. Je dobré znát ruku v ruce s jazykem, ale na začátku vás jeden jazyk může dostat na vyšší úroveň.
3. Vizualizační dovednosti
Když čteme noviny, přeskakujeme a přeskočíme nejdůležitější zprávy, ale ty, které čteme, jsou většinou s náčrtky. Je lidskou představou vidět cokoli a být o tom registrován v mysli. Je tedy ve vědě o datech nezbytná vizualizační dovednost? Odpověděl bych na to velkým Ano. Celá data asi 100 stránek lze minimalizovat na dva nebo tři grafy nebo grafy. Cítíš to být v pohodě? Cítím se tak.
Aby bylo možné nakreslit grafy, je třeba si vizualizovat vzory dat. Existují nějaké nástroje, které nám k tomu pomáhají? Jsem rád, že mohu také odpovědět na tuto otázku. Excel je skvělý nástroj, který kreslí potřebné grafy a grafy na základě naší potřeby. Některé další nástroje pro vizualizaci dat zahrnují Tableau, Infogram a Datawrapper atd. Existuje tedy mnoho nástrojů, které nám pomáhají, když jsme ztraceni ve velkém moři dat. Buď velká nebo malá, data jsou pro nás nezbytná, abychom mohli vyvodit naše závěry a předložit je našemu vedení. Co jiného by mohl nástroj pro vizualizaci dat udělat, než aby nám pomáhal dělat grafy?
4. Komunikační dovednosti
Je nanejvýš důležité předat naše zjištění skupině spolupracovníků nebo vrcholovému vedení. Komunikace nám pomáhá dosáhnout úrovně vyšší, než za co skutečně bojujeme. Být dobrým komunikátorem nám pomáhá sdílet naše nápady a najít nesrovnalosti v údajích. Prezentační dovednost je v projektu nejdůležitější, aby předvedla zjištění dat a naplánovala budoucnost. Při prezentaci je důležité dívat se na sebe a předávat zprávu.
Existuje však trend, jak se těmto dovednostem vyhnout, zatímco se připravuje na oblast datové vědy. Lidi, toto není poslední dovednost, která má být získána, ale dovednost, kterou musí projít, když prochází jinými dovednostmi. Po provedení výpočtů v matematice to vypadá krásně, pokud je problém ukončen vyfukujícím shrnutím. Při programování se doporučuje přidávat komentáře mezi kódy, aby to ti, kteří prošli kódem, lépe porozuměli. Vizualizační nástroje získají dotek dokončení pouze v případě, že jsou ozdobeny správnými tituly a jsou dány správná vysvětlení. Proto jsou ve vědě o datech nevyhnutelné písemné a slovní dovednosti.
Závěr
Taky mi chyběly nějaké dovednosti, které jsem získal, abys mohl být v oblasti datové vědy? Analytické dovednosti jsou stejně důležité, i když jsem to nestresoval, protože matematika pokrývá všechna ta horká témata. Zvědavost na data a dovednosti vedení, aby se týmová práce dohromady, je skvělý ve vědě o datech. Na závěr bych rád na závěr uvedl, že žádné dovednosti nejsou podceňovány. A všechny dovednosti lze získat, aby se stal profesionálním vědcem v oblasti dat. Tvrdá práce se zaměřením na to, co děláte, by se v dlouhodobém horizontu neměla vyhýbat trochu trpělivosti při čištění dat.
Doporučené články
Toto je průvodce dovednostmi Data Science Skills. Zde diskutujeme úvod a různé typy dovedností v oblasti datové vědy. Další informace naleznete také v dalších souvisejících článcích.
- Data Science Platform
- Jazyky vědy o údajích
- Kariéra Data Science
- Úvod do datové vědy
- Přehled životního cyklu datových věd