Úvod do dovedností vědců v oblasti dat
Data science je bzučivé slovo pro všechny lovce zaměstnání na trhu. Mnoho inspirovalo, že počet online platforem pro výuku vědy o datu převyšoval jiné počítačové dovednosti. Jaké dovednosti jsou potřeba, aby se stal efektivním vědcem v oblasti dat? Znalost daných dat je dostatečná nebo zda se musím naučit něco nového? Znám několik statistik a vyniká, bude to v pořádku, abych byl datovým vědcem? Vidíte, jsem velmi dobrý v programovacích jazycích, myslím, že budu skvělým vědcem v oblasti dat! Podívejme se, jaké dovednosti jsou pro vědce údajů důležité.
Důležité dovednosti pro vědce v oblasti dat
Níže jsou uvedeny důležité dovednosti pro Data Scientist:
1. Statistiky
Byl jsem velmi dobrý v řešení statistik a pravděpodobnostních problémů během mých školních dnů, které mi chyběly ve svém softwarovém světě. Statistický svět je úžasný. Dobře, alespoň pro mě a podobně smýšlející lidi. Co by mě mohlo přivést zpět k jiným statistikám než k Data Science? Věř mi, lidi; statistiky jsou opravdu důležité pro analýzu tohoto obrovského souboru dat. Samotná statistika znamená sběr, interpretaci a analýzu dat. To vysvětluje, proč jsou statistiky v této oblasti důležité. Predikce budoucích dat je stejně důležitá jako analýza dat. Znalost základů statistiky a pravděpodobnosti je důležitá pro predikci chování dat.
2. Python / R
Nenáviděl jsem programování víc než cokoli jiného, protože učení C, C ++ a dalších bylo komplikované, protože jsem jejich logice vůbec nerozuměl. Jako požehnání jsem narazil na jazyk Python vytvořený Guidem Van Rossumem. Je to tak snadné, že můžeme zadat tisk („Hello World!“) A dostaneme výstup. V jiných jazycích musíme napsat 3 řádky, abychom vytiskli „Hello World“. Všechny vestavěné funkce se snadno učí a rozumí jim. Datové typy, jako jsou seznamy, n-tice, slovníky a další, lze snadno pochopit a naučit se. Říká se, že pokud se naučíme python, není návrat do jiných jazyků, protože je to super snadné. Máme mnoho knihoven pro analýzu dat a vytváření modelů v pythonu, jako je Numpy, pandy, matplotlib atd. Všechny tyto knihovny pomáhají budovat dobrý model pro data. Notebook Jupyter je vhodný pro řešení problémů s analýzou dat.
R byl vyvinut Ross Ihaka a Robert Gentleman. R má statistické, grafické a strojové metody učení stejné jako python. Grafické znázornění R je lepší ve srovnání s pythonem. Datové typy R zahrnují znak, číselné, celé číslo, komplexní a logické. Pokud je python tak dobrý, tak proč R? R je dobré také pro komunikaci a programování. Pokud jste v programovacím světě nováčkem, je lepší se naučit jazyk R. R se používá hlavně pro analýzu dat, zatímco python je považován za univerzální programovací jazyk. Proto je užitečné znát oba jazyky. Kdo ví, můžete se stát pánem v obou! Obě si také můžete zdarma stáhnout a používat ve Windows, MacOS a Linux.
3. Excel / SQL
Když se mě můj šéf zeptal, jestli vím Excel, byl jsem jako kdo to neví. Ale vážně kluci, v Excelu je toho mnohem víc. Statistiky a pravděpodobnostní funkce jsou vestavěny v Excelu, hluboké znalosti v Excelu je důležité, aby bylo snadné počítat data. Mohou být kresleny grafy, co-if analýza může být provedena, kontingenční tabulka extrahovat data a mnoho dalších možností v Excelu, což samo o sobě vytváří jiný svět. Není úžasné myslet si, že Excel je stále používán jako nevyhnutelný nástroj ve světě datových věd? Grafy a vzorce pomáhají formulovat data a vidět data jinak. To pomáhá při vizualizaci dat. Excel lze také použít jako optimalizační nástroj.
Aby bylo možné získat data z databáze a pracovat s nimi, je velmi zapotřebí SQL nebo Structured Query Language. SQL se používá k vytvoření tabulky bez fyzického zobrazení, nebo ke čtení dat z tabulky nebo k aktualizaci dat v tabulce. Nejpoužívanější příkazy jsou výběr, vložení a aktualizace. SQL má standard pro své příkazy. Můžeme to nazvat přesně jako Strukturovaný jazyk pro databázi. SQL nerozlišuje velká a malá písmena, na rozdíl od pythonu a R.
Excel je program, zatímco SQL je programovací jazyk databáze. SQL Server jako systém správy databáze, zatímco Excel se používá pro analýzu a výpočet dat. Znalost obou je stejně důležitá, aby se stal zručným vědcem v oblasti dat.
4. Komunikační dovednosti
Být mistrem v pythonu a dělat grafickou interpretaci po provedení analýzy dat neznamená, že by vědec údajů nebyl, pokud nevíte, jak sdělit výsledky, které jste v datech provedli. Komunikace je velmi důležitá mezi členy týmu, se kterými jste pracovali, a také s publikem. Po ukončení rozhovorů s vědci v oblasti dat hledá tazatel dobré komunikační dovednosti, které zvyšují váhu práce. Vytváření příběhů z dat není snadný úkol. Publikum může být z různých oblastí: technických a netechnických lidí. Zapojení každého do jedné prezentace je únavné a zajímavé. Vědec údajů by měl být dobrým vypravěčem.
5. Kreativita
Ve vědě o datech je tvořivost důležitá. Někdy může být obtížné najít výsledek z uvedených údajů i po použití všech analýz, které znáte. Zde byste měli pomocí svého tvůrčího myšlení předpovídat, co je možné a co ne. Může vám pomoci při dosahování dobrých výsledků pro vaši interpretaci. Vědec údajů by měl být vždy zvědavý, aby věděl, co se může s uvedenými údaji stát. Vědci údajů by také měli spolupracovat se všemi lidmi ve společnosti, aby znali tok dat. Vědci dat nemohou pracovat sami. Lineární algebra, počet a numerická analýza jsou pro matematika důležitá matematická témata. Zvládnutí všech těchto může udělat skvělý datový vědec. Aktualizujte však znalostní základnu a buďte zvědaví, že se vždy něco nového naučíte. Může být obtížné se vše naučit, pokud teprve začínáte s kariérou ve vědě o datech. Ale tvrdá práce se nakonec vyplatí a budete si rádi hrát s daty.
Doporučené články
Toto byl průvodce dovednostmi Data Scientist. Zde jsme probrali úvod do dovedností Data Scientist Skills, důležitých typů dovedností Data Scientist Skills. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Jazyky vědy o údajích
- Co dělají vědci v oblasti dat? | Význam | Dovednosti a odpovědnosti
- Typy dat v C
- Co je datové modelování?
- Matplotlib V Pythonu
- Různé operace související s n-ticemi