Въведение в уменията за научни данни
Data Science, ах толкова красива професия в думи и дела на тези, които обичат да вършат работата! Като важен момент към всяка работа е много важна любовта към професията. Затова, за да обича работата, човек трябва да притежава необходимите умения, за да върши същото, независимо дали е вграден или придобит. Виждали сме много бизнесмени, които придобиват бизнеса от семейството си и го изграждат в империя. И други бизнес слоеве, които се подготвят да се изправят срещу най-лошото, придобиват умения и стават най-добрите в слота. Сега, нека видим уменията за наука за данни.
Видове умения за научни данни
Следват видовете умения за научни данни:
1. Технически умения
Колко от нас са мразели математиката като предмет по време на нашите училищни дни? Почти всички сме прави. Тук ще ви кажа сърцераздирателно откровение. Математиката е много важна за науката за данни, било то статистика, вероятност или алгебра или каквото и да е. Статистиката ни показва, че данните, които събрахме, имат модел или не. Това ни кара да кажем, че трябва да има средно и различно за всички данни. Вероятността ни показва бъдещето на данните, независимо дали ще се случи или не. Също така, тя говори и за миналото.
Линейната алгебра е в основата на науката за данни, тъй като данните се въртят около функции и уравнения. Също така от данните, можем да получим вектори и матрици, което е съществена част от линейна алгебра. Ако искате да сте магистър в областта на науката за данни, важно е да знаете как работи линейна алгебра. Започнете да обичате математиката и това ще ви отведе до големи висоти.
2. Умения за програмиране
Изминаха дните, в които статистиците са работили с писалка и хартия или с калкулатор, за да анализират продажбите на дадена компания или да сравняват продажбите на конкурентната компания. Сега бихме могли да направим всички тези неща с програмиране, не всички тези, но повече от тези. Можехме да видим доколко данните ни отвеждат в дългосрочен план, дали данните са били последователни в миналото и как се справяме в настоящето.
Най-добрите езици за програмиране, които работят за науката за данни в Python и R език за програмиране. Ако научите Python веднъж, няма връщане назад към други езици за програмиране, защото Python е много лесен и прост. Помислете двама души, които разговарят помежду си на език, познат и на двамата. И когато е необходимо, рисувайте скици, за да покажете какво точно има предвид. Това правим с Python. Няма взаимодействия със заглавни файлове за програмите. За проблемите, които се чувствате сложни, има назначени библиотеки, които да свършат работата вместо вас. Импортирайте ги и считайте, че е направено. Казват, че езикът за програмиране е за тези, които изобщо не познават програмата. Но повярвайте ми; лесно е, отколкото си мислите. R се използва най-вече, когато имате нужда от повече скици. Добре е да знаете и двете страни на езика в ръка, но в началото един език може да ви изведе на по-високо ниво.
3. Умения за визуализация
Когато четем вестника, прескачаме и пропускаме най-важните новини, но тези, които четем, са най-вече със скици. Човешкото понятие е да виждаш каквото и да е регистрирано за същото в ума. Значи умението за визуализация е задължително в науката за данни? Бих отговорил с голямо Да. Целите данни от може би 100 страници могат да бъдат сведени до минимум до две или три графики или графики. Не чувствате ли, че е готино? Чувствам се така.
За да нарисувате графиките, човек трябва да визуализира моделите на данните. Има ли някои инструменти, които ни помагат да го направим? Радвам се да кажа и на този въпрос. Excel е чудесен инструмент, който изготвя необходимите диаграми и графики според нашите нужди. Някои други инструменти за визуализация на данни включват Tableau, Infogram и Datawrapper и т.н. Така че има много инструменти, които ни помагат, когато сме изгубени в голямото море от данни. Независимо дали са големи или малки, данните са от съществено значение да направим заключенията си и да ги представим на нашето ръководство. Какво друго може да направи инструмент за визуализация на данни, вместо да ни помогне да правим диаграмите?
4. Комуникационни умения
От първостепенно значение е да предадем нашите открития или на група съотборници или висше ръководство. Комуникацията ни помага да достигнем ниво по-високо от това, за което всъщност се борим. Това, че сме добър комуникатор, ни помага да споделяме своите идеи и да намерим несъответствия, ако има такива, в данните. Умението за презентация е най-важно в проекта, за да се покажат резултатите от данните и да се планира бъдещето. Поглеждането в очите на другите за предаване на съобщение е важно по време на презентацията.
Въпреки това, има тенденция да се избягва това умение, докато се подготвя да бъде в областта на науката за данни. Хората, това не е последното умение, което трябва да бъде придобито, а умение, през което да се разхождате, докато преминавате през други умения. След като направите изчисленията по математика, изглежда красиво, ако проблемът бъде завършен с резюме на раздуването. Докато програмирате, се препоръчва да добавите коментари между кодовете, така че тези, които преминават през кода, да го разберат по-добре. Инструментите за визуализация получават завършване само когато са украсени с подходящи заглавия и са дадени правилни обяснения. Следователно писмените и словесните умения са неизбежни в науката за данни.
заключение
Така че пропуснах да придобия някакво умение, за да можете да сте в областта на науката за данни? Аналитичните умения са също толкова важни, въпреки че не съм го подчертавал, защото математиката обхваща всички тези горещи теми. Любопитството към данните и лидерските умения за съвместна работа в екип ви прави страхотни в науката за данни. Бих искал да завърша това писане, казвайки, че не се подценяват никакви умения. И всички умения могат да бъдат придобити, за да станете професионален учен с данни. Трудна работа, за да се съсредоточите върху това, което правите, малко търпение да направите почистване на данни не е за избягване в дългосрочен план.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за уменията за научни данни. Тук обсъждаме въвеждането и различните видове умения за научаване на данни. Можете също да разгледате и другите ни свързани статии, за да научите повече-
- Платформа за научни данни
- Езици на науката за данни
- Кариера на научните данни
- Въведение в науката за данните
- Преглед на жизнения цикъл на науката за данни