Вступ до навичок науковця даних
Наука даних - це гучне слово для всіх шукачів роботи на ринку. Багатьох це надихнуло на те, що кількість онлайн-платформ для навчання наукових даних переважала інші комп'ютерні навички. То які навички потрібні, щоб стати ефективним науковцем даних? Знання даних даних є достатнім чи мені доведеться навчитися чомусь новому? Я знаю кілька статистичних даних і відмінних результатів, чи буде добре бути науковцем? Розумієте, я дуже добре володію мовами програмування, я думаю, що стану великим вченим! Давайте перевіримо, які навички важливі для науковця даних.
Важливі навички роботи вченого
Нижче наведені важливі навички для Data Scientist:
1. Статистика
Я дуже добре вирішував статистику та проблеми ймовірностей під час шкільних днів, які мені не вистачало у світі програмного забезпечення. Світ статистики приголомшливий. Гаразд, принаймні для мене та однодумців. Отже, що може повернути мене до статистики, відмінної від Data Science? Повірте, люди; статистика дійсно важлива для аналізу цього великого кола даних. Сама статистика означає збір, інтерпретацію та аналіз даних. Це пояснює, чому статистика важлива в цій галузі. Прогнозування майбутніх даних так само важливо, як і аналіз даних. Знання основ статистики та ймовірність важливі для прогнозування поведінки даних.
2. Пітон / R
Я ненавиджу програмування більше всього, тому що вивчення C, C ++ та інших було складним, оскільки я зовсім не розумів їх логіки. Як благословення, я натрапив на мову Python, яку створив Гідо Ван Россум. Це так просто, що ми можемо ввести друк ("Hello World!") І отримуємо вихід. Іншими мовами нам потрібно написати 3 рядки, щоб надрукувати "Hello World". Усі вбудовані функції легко вивчити та зрозуміти. Такі типи, як списки, кортежі, словники тощо, легко зрозуміти та вивчити. Існує приказка, що якщо ми вивчимо пітон, то на інші мови повернення не буде, оскільки це дуже просто. У нас є багато бібліотек для аналізу даних та побудови моделей в python, таких як Numpy, pandas, matplotlib тощо. Усі ці бібліотеки допомагають створити добру модель для даних. Ноутбук Юпітер хороший для вирішення проблем аналізу даних.
R розробили Росс Іхака та Роберт Джентльмен. R має статистичні, графічні та методи машинного навчання такі ж, як і пітон. Графічне зображення R краще, ніж порівняно з python. Типи даних R включають символьні, числові, цілі, складні та логічні. Якщо пітон такий хороший, то навіщо R? R добре також для спілкування та програмування. Якщо ви новачок у світі програмування, краще вивчити мову R. R в основному використовується для аналізу даних, тоді як python вважається мовою програмування загального призначення. Отже, корисно знати обидві мови. Хто знає, ви можете стати майстром в обох! Також обидва вільно завантажувати та використовувати в Windows, MacOS та Linux.
3. Excel / SQL
Коли мій бос запитав мене, чи я знаю Excel, я був таким, хто цього не знає. Але якщо серйозно, хлопці, є багато чого навчитися в чудовому досвіді. Функції статистики та ймовірності вбудовані в глибокі знання глибокого знання в excel важливі, щоб полегшити обчислення даних. Графіки можуть бути складені, що робити, якщо аналіз можна зробити, зведена таблиця для отримання даних та багато інших варіантів у excel, що саме по собі робить інший світ. Чи не дивно вважати, що excel все ще використовується як неминучий інструмент у світі науки про дані? Діаграми та формули допомагають формувати дані та бачити дані по-різному. Це допомагає у візуалізації даних. Excel також може використовуватися як засіб оптимізації.
Для того, щоб отримати дані з бази даних та працювати з даними, дуже потрібна мова SQL або структурована мова запитів. SQL використовується для створення таблиці, не бачачи її фізично, або для читання даних із таблиці або для оновлення даних у таблиці. Найчастіше використовувані команди - це вибір, вставлення та оновлення. SQL має стандарт для своїх команд. Ми можемо назвати це точно як структурована мова для бази даних. SQL нечутливий до регістру, на відміну від python та R.
Excel - програма, тоді як SQL - мова програмування бази даних. SQL Server як система управління базами даних, тоді як excel використовується для аналізу даних та обчислення. Знання обох не менш важлива для того, щоб стати вмілим науковцем даних.
4. Навички спілкування
Будучи майстром python та виконуючи графічну інтерпретацію після аналізу даних, це не робить науковця даних, якщо ви не знаєте, як передавати дані, які ви зробили в даних. Комунікація дуже важлива між членами команди, з якими ви працювали, а також з аудиторією. Коли проводиться інтерв'ю вченого, інтерв'юер шукає хороші комунікативні навички, які є вагомою вагою для роботи. Створення історій із даних - непросте завдання. Аудиторія може бути з різних сфер: технічні та нетехнічні люди. Залучення всіх до однієї презентації втомлює, а також цікаво. Науковець даних повинен бути хорошим оповідачем.
5. Творчість
Творчість важлива в науці даних. Часом вам може бути важко знайти результат із даних, наданих навіть після застосування всіх відомих вам аналізів. Тут слід використовувати своє творче мислення, щоб передбачити, що можливо, а що ні. Це може допомогти створити хороші результати для вашої інтерпретації. Науковцю даних завжди має бути цікаво знати, що може статися з даними. Крім того, вченим з даних слід працювати з усіма людьми в компанії, щоб знати потік даних. Дані вчені не можуть працювати поодинці. Лінійна алгебра, обчислення та чисельний аналіз - важливі математичні теми для вченого. Освоєння всього цього може зробити вас чудовим науковцем даних. Але оновлюйте базу знань і будьте цікаві, щоб завжди дізнаватися щось нове. Це може бути важко навчитися всьому, якщо ви тільки починаєте свою кар’єру в галузі науки про дані. Але наполеглива праця окупається зрештою, і ви будете любити грати з даними.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо навичок даних вченого. Тут ми обговорили вступ до Data Data Skills, важливих типів навичок Data Scientist. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Мови наукових даних
- Що роблять дані вчені? | Значення | Навички та обов'язки
- Типи даних у С
- Що таке моделювання даних?
- Matplotlib In Python
- Різні операції, пов'язані з кортежами