Вступ про те, як стати науковцем даних
Чи замислювались ви над тим, щоб математик чи статистик сидів в ІТ-компанії, займаючись програмою або навпаки? Що ж, робота науковця про це вимагає. Потрібні люди, щоб знати математику, статистику, знання домену та знання програмування. Той, кого дуже цікавлять шматки даних і те, що вони збираються робити в цьому світі, також може здивуватися наукою про дані. Фактично, кожен, хто має базову ступінь бакалаврату, може стати науковцем даних. Багато людей шукають, як стати науковцем. Я думаю, що це найпопулярніша тема в Інтернеті.
Що таке Data Scientist?
Давайте розглянемо деталі того, що таке науковець, чи то його доменний досвід, чи програмування, чи математика.
1. Основна математика
Багато хто з нас, можливо, у дитинстві ненавидів математику, що нам навіть не подобався репетитор, який викладав математику. Я тут, щоб розкрити відому таємницю. Математика, включаючи алгебру, матриці та деяке обчислення, дуже потрібна в галузі науки про дані. Досліджуючи величезні дані, ми будемо захоплені тим, як ці матриці або обчислення могли б це зробити. Математика сама по собі є захоплюючою, якщо хтось цікавиться предметом. Розвивайте справжній інтерес до математики, і ви зробите це правильно. Тепер люди, які люблять математику, як я, кивають на тебе і йдуть вперед.
2. Статистика
У дитинстві, вивчаючи ймовірність та статистику, я ніколи не думав, що ймовірність піде за мною протягом усього життя. Важливість статистики в науці даних неминуча. Ми використовуємо безліч теорем і формул статистики для розуміння даних та прогнозування майбутнього даних. Навіть якщо ви загубитесь у величезних даних, статистика може допомогти вам скористатися правильним шляхом. Теорії та формули, доведені великими вченими, не провалюються, чи не так? Поширення та вивчення даних можна легко здійснити за допомогою статистики.
3. Навички програмування
Отримавши уявлення про дані за допомогою математики, насправді приємно візуалізувати. Що робити, якщо деяке кодування допоможе нам це зробити легко! Python та R - це відомі мови програмування, які допомагають науковцям даних легко виконувати свою роботу. Статистика легко працює з обома мовами, що розповсюдження та дослідження величезних даних можна легко побачити за допомогою двох або трьох етапів кодування.
Не обов’язково знати обидві руки мови в руці. Знання однієї мови допоможе вам досягти великих висот у вашій кар'єрі в галузі даних. Якщо ви новачок у Python чи R, зробіть глибокий вдих і підтягніть себе. Обидві мови легко вивчити та зрозуміти. Ніщо не може перешкодити вам стати науковцем даних.
4. Візуалізація даних
Візуалізація даних дуже важлива у галузі науки про дані, оскільки ви повинні знати, як поводяться ваші дані після аналізу. Якщо ви могли це добре передбачити, то ви на початку шляху займаєтеся дослідженням даних. Аналізуючи дані, візуалізуйте, куди дані можуть перевезти вас, якщо ви скористаєтесь правильним шляхом. Або що станеться, якщо взяти протилежну сторону дороги? Люди можуть сміятися з мене, якщо я скажу, що творчість є важливою частиною візуалізації даних. Але це правда. Графіки та графіки можуть допомогти вам у виконанні роботи без виконання всіх обчислень та кодування. Деякі засоби візуалізації даних включають графіки Excel, Tableau, Google та ін.
5. Машинне навчання
Наука даних - це аналіз даних; машинне навчання будує модель з даних. Машинне навчання допомагає зрозуміти мічені та не марковані дані, дає вам чітке уявлення про різні типи регресії та прогнозує, якими можуть бути майбутні дані. З появою нових технологій та різних способів, завдяки яким створюється нова купа даних, важливо тримати дані в наших руках, щоб вони були добре відомі та допомагали нам передбачити наше майбутнє. У цьому допомагає машинне навчання. Традиційні підходи до машинного навчання можуть бути усунені глибоким навчанням. Нейронні мережі думають, як людський мозок і біт AI полегшить нам життя з допомогою даних. Основні знання глибокого навчання важливі для ефективного вивчення даних.
6. Знання даних
Це має бути першою темою на цій сторінці. Знання ваших даних дуже важливо. Домен, до якого належать дані, чи відсутні будь-які відповідні стовпці, форма та розмір даних та поведінка даних необхідно знати, щоб зробити належні висновки. Відсутні дані слід замінити або видалити на основі релевантності стовпця. Слід приділити належну обережність для з'ясування маркованих та не маркованих даних. Метод регресії, який слід дотримуватися, слід враховувати після належного вивчення даних.
7. Навички спілкування
Після того, як очищення, розвідка та аналіз даних закінчуються, важливо повідомити про розробку зацікавленим членам команди, а також керівництву. Тут корисні навички спілкування. Важливо проявити свою роботу з максимальним терпінням в умовах непростого, щоб той, хто в презентації, отримав суть повідомлення, яке ви намагаєтеся передати. Поговоріть з людьми, які щиро цікавляться вашою роботою, отримуйте інформацію від людей, які працюють довгі роки, і змушуйте всіх зрозуміти важливість аналізу даних. Гарне спілкування допомагає робити всі ці речі методично.
Висновок
Вам слід поінформувати про ринок і відповідно розвивати аналіз своїх даних. Потрібно наполегливо працювати над своїми даними та робити досконалий аналіз, оскільки невелика помилка означає викрутити вашу організацію. Ніхто не хоче цього робити. Вчений-фахівець може спеціалізуватися в будь-якій галузі, оскільки величезна кількість даних є у всіх галузях науки в світі. Знання всіх вищезазначених тем саме по собі не може зробити вас кваліфікованим науковцем. Ви повинні бути працьовитими та відкритими до нових ідей завжди. Коли світ змінюється, так змінюється і поле даних.
Рекомендовані статті
Це керівництво про те, як стати науковцем даних. Тут ми обговорюємо вступ до Data Science та що таке наука даних. Ви можете ознайомитись з іншими пов'язаними з нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Вступ до наукових даних
- Мови наукових даних
- Алгоритми наукових даних
- Бібліотеки Python для наукових даних
- Навички, необхідні для науковця даних