✅ Навики наукових даних - Типи різних навичок наукових даних

Вступ до навичок наукових даних

Вступ до навичок наукових даних

Data Science, ах така прекрасна професія у словах та вчинках, хто любить робити роботу! Як важливий момент кожної роботи дуже важлива любов до професії. Тож, щоб любити роботу, треба мати необхідні навички робити те саме, будь то вбудований чи набутий. Ми бачили багато бізнесменів, які набувають бізнес у своєї родини і перетворюють його в імперію. І інші бізнес-верстви, які готуються до того, щоб зіткнутися з найгіршим, набувають навичок та стають кращими в слоті. Тепер давайте подивимося на навички наукових даних.

Типи навичок наукових даних

Нижче наведено типи навичок наукових даних:

1. Технічні навички

Скільки з нас ненавиділи математику як предмет у шкільні дні? Майже всі ми праві. Тут я збираюся розповісти вам про серце, що відкриває серце. Математика дуже важлива для наукових даних, будь то статистика, ймовірність чи алгебра чи що завгодно. Статистика показує, що зібрані нами дані мають закономірність чи ні. Це змушує нас сказати, що для всіх даних повинно бути середнє значення та різниця. Ймовірність показує нам майбутнє даних, чи відбудеться це чи ні. Також, це говорить і про минуле.

Лінійна алгебра є основою науки про дані, оскільки дані обертаються навколо функцій та рівнянь. Також з даних ми могли б отримати вектори та матриці, що є важливою частиною лінійної алгебри. Якщо ви хочете бути майстром в галузі даних, важливо, щоб ви знали, як працює лінійна алгебра. Почніть любити математику, і це перенесе вас на висоту.

2. Навички програмування

Пройшли дні, коли статистики працювали з ручкою та папером або з калькулятором, щоб проаналізувати продажі компанії або порівняти показники продажів компанії-конкурента. Тепер ми могли б робити все це за допомогою програмування, не все це, але більше, ніж це. Ми могли бачити, наскільки ці дані ведуть нас у довгостроковій перспективі, чи були ці дані послідовними у минулому та як ми це робимо в сьогоденні.

Найкращі мови програмування, які працюють для наукових даних на мові програмування Python та R. Якщо ви вивчаєте Python один раз, немає повернення до інших мов програмування, оскільки Python дуже легкий і простий. Подумайте, як двоє людей розмовляють один з одним мовою, відомою обом. А коли потрібно, малюйте ескізи, щоб показати, що саме означало. Це те, що ми робимо з Python. Немає взаємодії файлів заголовків для програм. Для проблем, які ви відчуваєте складність, призначені бібліотеки, які виконують роботу за вас. Імпортуйте їх і вважайте, що це зроблено. Кажуть, що мова програмування призначена для тих, хто взагалі не знає програми. Але повірте; це легко, ніж ти думаєш. R в основному використовується, коли потрібно більше ескізів. Добре знати обидві мови мови в руці, але на початку одна мова може вивести вас на більш високий рівень.

3. Навики візуалізації

Коли ми читаємо газету, ми скупимо і пропустимо найважливіші новини, але ті, які ми читаємо, - це здебільшого із замальовками. Людське поняття - бачити що-небудь і бути зареєстрованим приблизно так само у свідомості. То чи не є необхідним навик візуалізації в науці даних? Я відповів би на це великим Так. Цілі дані, можливо, 100 сторінок можна мінімізувати до двох-трьох графіків або графіків. Ви не відчуваєте, що це круто? Я так відчуваю.

Для того, щоб намалювати графіки, треба візуалізувати шаблони даних. Чи є деякі інструменти, які допомагають нам це зробити? Я радий сказати так і на це питання. Excel - чудовий інструмент, який малює необхідні діаграми та графіки, виходячи з наших потреб. Деякі інші інструменти для візуалізації даних включають Tableau, Infogram та Datawrapper тощо. Отже, існує багато інструментів, які допомагають нам, коли ми втрачаємось у великому морі даних. Будь-які великі чи малі, для нас важливі дані, щоб зробити свої висновки та подати їх нашим управлінням. Що ще може зробити інструмент візуалізації даних, а не допомагати нам робити графіки?

4. Навички спілкування

Найважливіше передати наші результати або групі товаришів по команді, або вищому керівництву. Спілкування допомагає нам досягти рівня вищого, ніж за що ми справді боремося. Будучи хорошим комунікатором, ми допомагаємо нам ділитися своїми ідеями та знаходити розбіжності, якщо такі є, у даних. Навик презентації є найважливішим у проекті, щоб продемонструвати висновки даних та планувати майбутнє. Дивлячись один на одного, щоб передати повідомлення, важливо під час презентації.

Однак існує тенденція уникати цієї навички, готуючись бути у галузі науки про дані. Люди, це не останній навик, який потрібно придбати, але навик, яким слід користуватися, переходячи інші навички. Зробивши обчислення з математики, виглядає красиво, якщо проблема закінчиться резюмуючим підсумком. Під час програмування радимо додавати коментарі між кодами, щоб ті, хто переходить код, зрозуміли це краще. Інструменти візуалізації отримують завершення лише тоді, коли вони прикрашені належними заголовками та даються належними поясненнями. Отже, письмові та словесні навички неминучі в науці даних.

Висновок

Тож я пропустив будь-яку майстерність, яку можна придбати, щоб ви могли бути в галузі науки про дані? Аналітичні навички не менш важливі, хоча я не наголошував на цьому, оскільки математика охоплює всі ці гарячі теми. Цікавість щодо даних та навички лідерства для спільної роботи в команді робить вас чудовими в галузі наукових даних. Я хотів би закінчити це повідомлення про те, що ніякі навички не занижені. І всі навички можна придбати, щоб стати професійним науковцем. Важка робота, щоб зосередитись на тому, що ви робите, трохи терпіння робити очищення даних - не уникнути з часом.

Навики наукових даних - Типи різних навичок наукових даних