Въведение за това как да станете учен с данни
Мислили ли сте някога за математик или статистик, който седи в ИТ компания, занимаващ се със софтуер или обратно? Е, работата на учения по данни го изисква. Необходимо е хората да знаят математика, статистика, експертни познания в областта и знания за програмиране. Човек, който много се интересува от парчета данни и какво ще правят в този свят, също може да бъде изненадан от науката за данните. Всъщност всеки с бакалавърска степен може да стане учен с данни. Много хора търсят как да станат учен с данни. Мисля, че това е най-търсената тема в интернет.
Какво е Data Scientist?
Нека да разгледаме подробности какво е учен с данни, дали неговата компетентност в областта на домейни или програмиране или математика.
1. Основна математика
Много от нас може би са мразели математиката в детските си дни, че дори не харесвахме учителя, който преподаваше математика. Тук съм, за да разкрия добре известна тайна. Математиката, включваща алгебра, матрици и някои изчисления, е много необходима в областта на науката за данни. Докато изследваме огромни данни, ние ще се удивим как тези матрици или смятане могат да го направят. Математиката сама по себе си е завладяваща, ако човек се интересува от темата. Развийте истински интерес към математиката и ще се справите правилно. Сега хора, които обичат математиката като мен, кимнете и продължете напред.
2. Статистика
По време на детството си, докато учех вероятност и статистика, никога не съм мислил, че тази вероятност ще ме следва през целия живот. Значението на статистиката в науката за данните е неизбежно. Използваме много теореми и формули на статистиката, за да разберем данните и да прогнозираме бъдещето на данните. Дори и да се загубите в огромните данни, статистиката може да ви помогне да поемете по правилния път. Теории и формули, доказани от велики учени, няма да се провалят, нали? Разпространението и проучването на данни може да се направи лесно с помощта на статистически данни.
3. Умения за програмиране
След като добиете представа за данните с помощта на математиката, наистина е хубаво да я визуализирате. Ами ако някакво кодиране ни помогне да направим това лесно! Python и R са добре познати програмни езици, които помагат на учените с данни да вършат работата си лесно. Статистиката лесно работи и с двата езика, че разпространението и изследването на огромни данни могат да се видят лесно с две или три стъпки на кодиране.
Не е необходимо да знаете и двете страни на езика в ръка. Експертизата на един език ви помага да достигнете големи висоти в кариерата си за научни данни. Ако сте нов за Python или R, поемете дълбоко въздух и се дръпнете нагоре. И двата езика са лесни за изучаване и разбиране. Нищо не може да ви спре да станете учен с данни.
4. Визуализация на данни
Визуализацията на данни е много важна в областта на науката за данни, тъй като трябва да знаете как се държат вашите данни след вашия анализ. Ако можехте да го предвидите добре, значи сте готови на половината път в началото на проучването на данните. Докато анализирате данни, визуализирайте докъде могат да ви отведат данните, ако поемете по правилния начин. Или какво ще се случи, ако вземете отсрещната страна на пътя? Хората може да ми се смеят, ако кажа, че креативността е важна част от визуализацията на данните. Но това е вярно. Графиките и диаграмите могат да ви помогнат много в извършването на работата, без да правите всички изчисления и кодиране част. Някои инструменти за визуализация на данни включват Excel, Tableau, Google класации и т.н.
5. Машинно обучение
Науката за данните е свързана с анализиране на данните; машинното обучение изгражда модел от данните. Машинното обучение ви помага да разберете етикетирани и неозначени данни ви дава ясна картина на различни видове регресия и прогнозира как могат да бъдат бъдещите данни. С появата на нови технологии и различни начини, чрез които се създава нова купчина данни, е важно да държим данните в ръцете си, за да бъдат добре известни и да ни помогнат да прогнозираме нашето бъдеще. Машинното обучение помага за това. Традиционните подходи за машинно обучение могат да бъдат детронирани чрез задълбочено обучение. Невронните мрежи мислят като човешки мозъци и битовият AI ще улесни живота ни с данни. Основните знания за задълбоченото обучение са важни, за да бъдете ефикасен учен с данни.
6. Познаване на данни
Това трябва да е първата тема на тази страница. Познаването на вашите данни е много важно. Домейнът, към който принадлежат данните, дали липсват каквито и да било съответни колони, формата и размерът на данните и поведението на данните са необходими, за да се получат правилни заключения. Липсващите данни трябва да бъдат заменени или отстранени въз основа на уместността на колоната. Трябва да се полагат подходящи грижи за установяване на етикетирани и неозначени данни. Методът на регресия, който трябва да се следва, трябва да се вземе предвид след правилното проучване на данните.
7. Комуникационни умения
След приключване на почистването, проучването и анализа на данните е от съществено значение да се информира развитието на заинтересованите членове на екипа, а също и на ръководството. Тук са удобни комуникационните умения. Важно е да демонстрирате работата си с изключително търпение от гледна точка на миряните, така че който и да е в презентацията да получи същност на посланието, което се опитвате да предадете. Говорете с хората, които наистина се интересуват от вашата работа, получете информация от хора, които работят от дълги години и накарайте всички да разберат важността на анализа на данните. Добрата комуникация помага да се правят всички тези неща по методичен начин.
заключение
Трябва да бъдете актуализирани за пазара и съответно да развиете своя анализ на данни. Работете здраво за вашите данни и правете перфектен анализ, тъй като малка грешка означава прецакване на вашата организация. Никой не иска да го прави. Ученият за данни може да се специализира във всяка област, тъй като във всяка област на науката в света има огромни данни. Познаването на всички горепосочени теми само по себе си не може да ви направи квалифициран специалист по данни. Винаги трябва да сте трудолюбиви и отворени за нови идеи. Както светът се променя, така и полето на данните.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за това как да станете учен с данни. Тук обсъждаме въвеждането в Data Science и какво е наука за данни. Можете да разгледате и другите ни свързани статии, за да научите повече-
- Въведение в науката за данните
- Езици на науката за данни
- Алгоритми за научни данни
- Python библиотеки за научни данни
- Умения, необходими за Data Scientist