Uvod o tome kako postati istraživač podataka
Jeste li ikad razmišljali o matematičaru ili statističaru koji sjedi u IT kompaniji, radi softver ili obratno? Pa, posao znanstvenika podataka traži to. Potrebno je da ljudi znaju matematiku, statistiku, stručnost u domeni i znanje programiranja. Onaj koga jako zanimaju dijelovi podataka i što će raditi na ovom svijetu također se može iznenaditi znanošću podataka. Zapravo, svatko s osnovnim preddiplomskim diplomom može postati znanstvenik podataka. Mnogi ljudi istražuju kako postati znanstvenik s podacima. Mislim da je to najtraženija tema na internetu.
Što je Data Scientist?
Pogledajmo u detalje što je znanstvenik podataka, bilo da je to domena stručnosti ili programska pozadina ili matematika.
1. Osnovna matematika
Mnogi od nas su možda u djetinjstvu mrzili matematiku da nismo ni voljeli učitelja koji je učio matematiku. Ovdje sam da bih otkrio poznatu tajnu. Matematika koja uključuje algebru, matrice i neke proračune vrlo je potrebna u području znanosti podataka. Dok istražujemo ogromne podatke, zadivit ćemo se kako bi te matrice ili proračunski proračuni mogli učiniti. Matematika je sama po sebi fascinantna ako se netko zanima za predmet. Razvijte istinski interes za matematiku i vi ćete to učiniti ispravno. Sada, ljudi koji vole matematiku poput mene, klimnite glavom i nastavite.
2. Statistika
Tijekom djetinjstva, dok sam učio vjerojatnost i statistiku, nikad nisam mislio da će me vjerojatnost pratiti cijeli život. Važnost statistike u znanosti podataka je neizbježna. Mi koristimo mnoge teoreme i formule statistike da bismo razumjeli podatke i predvidjeli budućnost podataka. Čak i ako se izgubite u ogromnim podacima, statistika vam može pomoći da krenete pravim putem. Teorije i formule koje dokazuju veliki znanstvenici neće uspjeti, zar ne? Distribucija i istraživanje podataka može se lako izvršiti uz pomoć statistike.
3. Vještine programiranja
Nakon što steknete ideju o podacima uz pomoć matematike, stvarno je lijepo vizualizirati ih. Što ako nam neko kodiranje pomogne da to jednostavno učinimo! Python i R su poznati programski jezici koji pomažu znanstvenicima podacima da svoj posao rade lako. Statistički podaci lako funkcioniraju s oba jezika, a distribucija i istraživanje ogromnih podataka lako se može vidjeti u dva ili tri koraka kodiranja.
Nije potrebno znati obje strane jezika u ruci. Stručnost na jednom jeziku pomaže vam postići velike visine u vašoj znanstveno-istraživačkoj karijeri. Ako ste novi za Python ili R, duboko udahnite i povucite se. Oba je jezika lako naučiti i razumjeti. Ništa vas ne može spriječiti da postanete podatkovni znanstvenik.
4. Vizualizacija podataka
Vizualizacija podataka vrlo je važna na području znanosti podataka jer biste trebali znati kako se vaši podaci ponašaju nakon analize. Ako ste to mogli dobro predvidjeti, na početku ste istraživanja na pola puta. Dok analizirate podatke, predočite kuda vas podaci mogu odvesti ako krenete pravim putem. Ili što se dogodi ako krenete suprotnom stranom ceste? Ljudi bi mi se mogli smijati ako kažem da je kreativnost važan dio vizualizacije podataka. Ali to je istina. Grafikoni i grafikoni mogu vam puno pomoći u radu bez izvršavanja svih izračuna i dijela kodiranja. Neki alati za vizualizaciju podataka uključuju Excel, Tableau, Google karte i tako dalje.
5. Strojno učenje
Znanost podataka odnosi se na analizu podataka; strojno učenje gradi model iz podataka. Strojno učenje pomaže vam razumjeti označene i neobilježene podatke, daje vam jasnu sliku raznih vrsta regresije i predviđa kako mogu biti budući podaci. S pojavom novih tehnologija i različitih načina na koje se stvara nova gomila podataka važno je držati podatke u našim rukama kako bi bili dobro poznati i pomogli nam predvidjeti našu budućnost. Strojno učenje pomaže u tome. Tradicionalni pristupi strojnom učenju mogu se derogirati dubokim učenjem. Neuronske mreže razmišljaju poput ljudskog mozga i pomalo AI olakšat će nam život lakšim podacima. Osnovno znanje dubokog učenja važno je kako biste bili učinkovit znanstvenik s podacima.
6. Znanje podataka
Ovo bi trebala biti prva tema na ovoj stranici. Poznavanje vaših podataka vrlo je važno. Domena kojoj pripadaju podaci, nedostaju li relevantni stupci, oblik i veličina podataka i ponašanje podataka potrebno je znati kako bi se dobili ispravni zaključci. Nedostajući podaci trebaju biti zamijenjeni ili uklonjeni na temelju važnosti stupca. Potrebno je posvetiti odgovarajuću pažnju otkrivanju obilježenih i neobilježenih podataka. Metoda regresije koju treba slijediti mora se uzeti u obzir nakon odgovarajućeg proučavanja podataka.
7. Komunikacijske vještine
Nakon završetka čišćenja, istraživanja i analiza podataka ključno je informirati o događajima dotične članove tima, kao i rukovodstvo. Ovdje su korisne komunikacijske vještine. Važno je prikazati svoj rad s najvećom strpljenjem u laičkom smislu, tako da je onaj tko je u prezentaciji trebao dobiti bit poruke koju pokušavate prenijeti. Razgovarajte s osobama koje su iskreno zainteresirane za vaš rad, dobivajte informacije od ljudi koji rade već duži niz godina i učinite da svi shvate važnost analize podataka. Dobra komunikacija pomaže u postupanju svih ovih stvari na metodički način.
Zaključak
Trebali biste biti ažurirani o tržištu i u skladu s tim razviti analizu podataka. Naporno radite na svojim podacima i napravite savršenu analizu jer mala greška znači zeznuti vašu organizaciju. Nitko to ne želi učiniti. Znanstvenik podataka može se specijalizirati u bilo kojem području jer su ogromni podaci prisutni u svim područjima znanosti u svijetu. Poznavanje svih gore navedenih tema samo po sebi ne može vas učiniti vještim znanstvenicima podataka. Uvijek biste trebali biti marljivi i otvoreni za nove ideje. Kako se svijet mijenja, tako se mijenja i polje podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Kako postati podatkovni znanstvenik. Ovdje raspravljamo o uvodu u Data Science i što je znanost o podacima. Možete saznati i ostale naše povezane članke da biste saznali više -
- Uvod u nauku o podacima
- Jezici podataka o znanju podataka
- Algoritmi znanosti podataka
- Python knjižnice za znanost podataka
- Vještine potrebne za znanstvenika podataka