Uvod u vještine podataka o znanju podataka
Data Science, ah tako lijepa profesija riječima i djelima koji vole raditi posao! Kao važna točka svakog posla vrlo je važna ljubav prema profesiji. Tako da biste voljeli posao, treba imati potrebne vještine za to isto, bilo ugrađeno ili stečeno. Vidjeli smo puno gospodarstvenika koji posao stječu od svoje obitelji i grade ga u carstvo. I drugi poslovni slojevi, koji se pripremaju suočiti se s najgorim, stječu vještine i postaju najbolji u automatu. Sada, da vidimo vještine znanosti podataka.
Vrste vještina znanosti o podacima
Slijede vrste vrsta znanja o podacima:
1. Tehničke vještine
Koliko nas je tijekom školskih dana mrzelo matematiku kao predmet? Skoro svi smo u pravu. Ovdje ću vam reći srdačnu objavu. Matematika je vrlo važna za znanost o podacima, bilo da se radi o statistici, vjerojatnosti ili algebri ili bilo čemu. Statistički podaci pokazuju nam da podaci koje smo prikupili imaju obrazac ili ne. Zbog toga moramo reći da bi trebalo postojati prosjek i varijacije za sve podatke. Vjerojatnost nam pokazuje budućnost podataka, hoće li se dogoditi ili ne. Također, to govori i o prošlosti.
Linearna algebra osnova je znanosti o podacima jer se podaci vrte oko funkcija i jednadžbi. Također iz podataka bismo mogli dobiti vektore i matrice koji su presudni dio linearne algebre. Ako želite biti majstor u znanosti podataka, presudno je da biste trebali znati kako funkcionira linearna algebra. Počnite voljeti matematiku i to će vas odvesti u velike visine.
2. Vještine programiranja
Prošli su dani u kojima su statističari radili s olovkom i papirom ili s kalkulatorom kako bi analizirali prodaju tvrtke ili uspoređivali prodaju konkurentske tvrtke. Sada smo sve ove stvari mogli raditi s programiranjem, ne sve ove, ali više od ovih. Mogli smo vidjeti koliko nas podaci dugoročno vode, jesu li podaci bili dosljedni u prošlosti i kako postupamo u sadašnjosti.
Najbolji programski jezici koji rade za znanost podataka u programskom jeziku Python i R. Ako naučite Python jednom, nema povratka s drugim programskim jezicima jer je Python vrlo lagan i jednostavan. Razmislite o dvoje ljudi koji međusobno razgovaraju na jeziku koji je poznat obojici. I po potrebi, crtajući skice kako bi se pokazalo što točno znači. To je ono što radimo s Pythonom. Nema interaktivnih datoteka za programe. Za probleme koji vam se čine kompliciranim, dodijeljene su knjižnice koje će raditi posao umjesto vas. Uvozite ih i smatrajte da je učinjeno. Kaže se da je programski jezik za one koji program uopće ne znaju. Ali vjerujte mi; lako je nego što mislite. R se uglavnom koristi kada vam treba više skica. Dobro je poznavati obje strane jezika u ruci, ali u početku vas jedan jezik može odvesti na višu razinu.
3. Vještine vizualizacije
Kad čitamo novine, preskačemo i preskačemo najvažnije vijesti, ali one koje čitamo uglavnom su sa skicama. Ljudski je pojam vidjeti išta i biti registriran otprilike u istom umu. Je li vještina vizualizacije neophodna u znanosti o podacima? Odgovorio bih s velikim Da. Cjelokupni podaci od možda 100 stranica mogu se svesti na dva ili tri grafikona ili crteža. Ne mislite li da je cool? Ja se osjećam tako.
Da biste nacrtali grafikone, morate vizualizirati obrasce podataka. Postoje li neki alati koji nam pomažu u tome? Drago mi je da mogu i ovom pitanju odgovoriti da. Excel je odličan alat koji crta potrebne grafikone i grafikone prema našoj potrebi. Neki drugi alati za vizualizaciju podataka uključuju Tableau, Infogram i Datawrapper itd. Dakle, postoji mnogo alata koji nam pomažu kada se izgubimo u velikom moru podataka. Bilo veliki ili mali, podaci su nam ključni da bismo mogli donijeti svoje zaključke i predstaviti ih našem menadžmentu. Što bi drugo mogao učiniti alat za vizualizaciju podataka umjesto da nam pomogne da napravimo grafikone?
4. Komunikacijske vještine
Najvažnije je prenijeti naša otkrića bilo skupini suigrača ili višem rukovodstvu. Komunikacija nam pomaže postići višu razinu od one za koju se stvarno borimo. Budući da je dobar komunikator, pomaže nam dijeliti svoje ideje i pronaći podatke, ako postoje, u podacima. Vještina prezentacije najvažnija je u projektu koji prikazuje nalaze podataka i planira budućnost. Tijekom prezentacije važno je gledati jedni druge kako bi prenijeli poruku.
Međutim, postoji trend izbjegavanja ove vještine dok se pripremaju za područje znanosti o podacima. Ljudi, ovo nije posljednja vještina koja se treba steći, već vještina koja se treba prošetati kroz druge vještine. Nakon što ste proveli proračune iz matematike, izgleda lijepo ako se problem završi kratkim sažetkom. Prilikom programiranja savjetuje se dodavanje komentara između koda kako bi ih oni koji prolaze kroz kôd bolje razumjeli. Alati za vizualizaciju dovršavaju se samo kada su ukrašeni odgovarajućim naslovima i odgovarajućim objašnjenjima. Stoga su pismene i verbalne vještine neizbježne u znanosti o podacima.
Zaključak
Pa sam li propustio da steknem bilo koju vještinu da biste bili u polju znanosti o podacima? Analitičke vještine podjednako su važne iako to nisam naglasio, jer matematika pokriva sve te vruće teme. Znatiželja o podacima i vještinama vođenja za zajednički rad u timu čini vas sjajnim u znanosti o podacima. Želio bih zaključiti ovo pisanje rekavši da nikakve vještine nisu podcijenjene. A sve se vještine mogu steći i postati profesionalni znanstvenik. Težak rad za fokusiranje na ono što radite, malo strpljenja za čišćenje podataka ne može se izbjeći dugoročno.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Data Science Skills. Ovdje smo raspravljali o uvođenju i različitim vrstama vještina znanosti podataka. Možete i proći kroz naše druge povezane članke da biste saznali više -
- Data Science Platform
- Jezici podataka o znanju podataka
- Karijera podataka o znanosti
- Uvod u nauku o podacima
- Pregled životnog ciklusa znanosti u području podataka