Въведение в уменията на Data Scientist
Науката за данните е неясна дума за всички търсещи работа на пазара. Той вдъхнови мнозина, че броят на онлайн платформите за обучение на данни превъзхождаше други компютърни умения. И така, какви умения са необходими, за да станете ефикасен учен с данни? Знанията на дадените данни са достатъчни или трябва да науча нещо ново? Знам няколко статистики и отличен, ще бъде ли добре да бъдеш учен с данни? Вижте, много съм добър в езиците за програмиране, мисля, че ще бъда страхотен учен по данни! Нека да проверим какви умения са важни за учен с данни.
Важни умения на учените с данни
По-долу са важните умения за Data Scientist:
1. Статистика
Бях много добър в решаването на статистически и вероятностни проблеми през ученическите си дни, които ми липсваха в моя софтуер. Светът на статистиката е страхотен. Добре, поне за мен и съмишленици. И така, какво би могло да ме върне към статистиката, различна от Data Science? Повярвайте ми, хора; статистиката е наистина важна за анализа на този голям обем от данни. Самата статистика означава събиране, интерпретация и анализ на данни. Това обяснява защо статистиката е важна в тази област. Прогнозирането на бъдещите данни е също толкова важно, колкото и анализът на данните. Знанията в основите на статистиката и вероятността са важни за прогнозиране на поведението на данните.
2. Python / R
Мразех програмирането повече от всичко, защото изучаването на C, C ++ и други беше сложно, тъй като изобщо не разбрах тяхната логика. Като благословия попаднах на езика на Python, създаден от Guido Van Rossum. Толкова е лесно, че можем да въведем печат („Hello World!“) И да получим изхода. На други езици трябва да напишем 3 реда, за да отпечатаме „Hello World“. Всички вградени функции са лесни за научаване и разбиране. Типове данни като списъци, кортежи, речници и други са лесни за разбиране и научаване. Има поговорка, че ако научим python, няма връщане към други езици, тъй като това е супер лесно. Имаме много библиотеки за анализ на данни и изграждане на модели в python като Numpy, pandas, matplotlib и така нататък. Всички тези библиотеки помагат за изграждането на добър модел за данните. Jupyter notebook е добър за правене на проблеми с анализа на данни.
R е разработен от Рос Ихака и Робърт Джентълмен. R има статистически, графични и методи за машинно обучение, същите като python. Графичното представяне на R е по-добро в сравнение с python. Типовете данни на R включват символи, числови, цели числа, сложни и логически. Ако python е толкова добър, тогава защо R? R е добър и за комуникация и програмиране. Ако сте нов в света на програмирането, по-добре е да научите езика R. R се използва главно за анализ на данни, докато python се счита за език за програмиране с общо предназначение. Следователно е полезно да знаете и двата езика. Кой знае, може да станете майстор и в двете! Освен това и двете са безплатни за изтегляне и използване в Windows, MacOS и Linux.
3. Excel / SQL
Когато шефът ми ме попита дали познавам Excel, бях като този, който не го знае. Но сериозно момчета, има много повече да научите в excel. Функциите за статистика и вероятност са вградени в excel дълбокото познание в excel е важно, така че да е лесно да се изчисляват данните. Могат да се изготвят графики, какво-ако може да се направи анализ, въртяща се таблица за извличане на данни и още много опции в excel, което само по себе си прави различен свят. Не е ли удивително да смятаме, че excel все още се използва като неизбежен инструмент в света на науката за данни? Графиките и формулите помагат да се формулират данни и да се виждат данните по различен начин. Това помага при визуализацията на данните. Excel може да се използва и като инструмент за оптимизация.
За да получите данни от базата данни и да работите с данните, много е необходим SQL или структуриран език за заявки. SQL се използва за създаване на таблица, без физически да я вижда, или за четене на данни от таблицата или за актуализиране на данните в таблицата. Най-използваните команди са изберете, поставете и актуализирайте. SQL има стандарт за своите команди. Можем да го наречем точно като структуриран език за базата данни. SQL е нечувствителен към регистъра, за разлика от python и R.
Excel е програма, докато SQL е език за програмиране на база данни. SQL Server като система за управление на база данни, докато excel се използва за анализ и изчисление на данни. Знанието и на двете е еднакво важно, за да станете умел учен с данни.
4. Комуникационни умения
Това, че сте майстор в python и правите графичната интерпретация след извършване на анализ на данни, не прави учен с данни, освен ако не знаете как да съобщите резултатите, направени в данните. Комуникацията е много важна както между членовете на екипа, с които сте работили, така и сред публиката. Когато са направени интервюта на учен с данни, интервюиращият търси добри комуникационни умения, които прибавят като тежест за работата. Създаването на истории от данни не е лесна задача. Аудиторията може да бъде от различни области: технически и нетехнически хора. Ангажирането на всички в една презентация е уморително, както и интересно. Учен с данни трябва да бъде добър разказвач на истории.
5. Творчество
Творчеството е важно в науката за данни. Понякога може да ви е наистина трудно да намерите резултат от данните, дадени дори след прилагането на всички анализи, които знаете. Тук трябва да използвате творческото си мислене, за да предвидите кое е възможно и кое не. Може да помогне за постигането на добри резултати за вашата интерпретация. Ученият за данни винаги трябва да е любопитен да знае какво може да се случи с дадените данни. Също така, учените за данни трябва да работят с всички хора в компанията, за да знаят потока от данни. Данните не могат да работят сами. Линейна алгебра, смятане и числен анализ са важни математически теми за учен с данни. Овладяването на всичко това може да ви направи страхотен учен с данни. Но актуализирайте базата от знания и бъдете любопитни да научите винаги нещо ново. Може да е трудно да научите всичко, ако едва започвате кариерата си в науката за данни. Но упоритата работа се отплаща в крайна сметка и ще обичате да играете с данни.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за уменията на Data Scientist. Тук сме обсъдили въвеждането в Data Scientist умения, важните видове умения на Data Scientist. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Езици на науката за данни
- Какво правят учените от данни? | Значение | Умения и отговорности
- Типове данни в С
- Какво е моделиране на данни?
- Matplotlib In Python
- Различни операции, свързани с Tuples