Uvod u vještine podataka znanstvenika
Znanost podataka je jeziva riječ za sve lovce na posao. Mnogima je to nadahnulo da je broj internetskih platformi za podučavanje znanosti podataka nadmašio ostale računalne vještine. Koje su vještine potrebne da biste postali učinkovit znanstvenik podataka? Znanje danih podataka je dovoljno ili moram naučiti nešto novo? Znam nekoliko statistika i excel, da li bi bilo u redu biti znanstvenik o podacima? Vidite, vrlo sam dobar u programskim jezicima, mislim da ću biti izvrstan znanstvenik podataka! Provjerimo koje su vještine važne za podatkovnog znanstvenika.
Važne vještine znanstvenika podataka
Ispod su bitne vještine za Data Scientist:
1. Statistika
U školskim danima sam bio vrlo dobar u rješavanju statistika i problema vjerojatnosti koji su mi nedostajali u svijetu softvera. Svijet statistike je sjajan. U redu, barem za mene i istomišljenike. Pa što bi me moglo vratiti na statistiku osim Data Sciencea? Vjerujte mi ljudi; statistika je zaista važna za analizu ovog ogromnog skupa podataka. Sama statistika znači prikupljanje, tumačenje i analizu podataka. To objašnjava zašto je statistika važna u ovom polju. Predviđanje budućih podataka jednako je važno kao i analiza podataka. Znanje o osnovama statistike i vjerojatnost su važni za predviđanje ponašanja podataka.
2. Python / R
Mrzio sam programiranje više od ičega jer je učenje C, C ++ i drugih bilo komplicirano jer uopće nisam razumio njihovu logiku. Kao blagoslov naišao sam na Python jezik koji je stvorio Guido Van Rossum. Toliko je lako da možemo unijeti print ('Hello World!') I dobiti izlaz. Na drugim jezicima moramo napisati 3 retka da bismo tiskali 'Hello World'. Sve ugrađene funkcije lako se mogu naučiti i razumjeti. Vrste podataka poput popisa, tupola, rječnika i ostalih lako je shvatiti i naučiti. Postoji izreka da ako učimo python, nema povratka na druge jezike jer je to vrlo jednostavno. Imamo mnogo knjižnica za analizu podataka i izgradnju modela u pythonu poput Numpy, pande, matplotlib i tako dalje. Sve ove knjižnice pomažu u stvaranju dobrog modela za podatke. Jupyter bilježnica je dobra za izradu problema s podacima.
R su razvili Ross Ihaka i Robert Gentleman. R ima statističke, grafičke i metode strojnog učenja iste kao i python. Grafički prikaz R-a bolji je u usporedbi s pitonom. R-ove vrste podataka uključuju znakovne, numeričke, cjelobrojne, složene i logičke. Ako je piton tako dobar, zašto onda R? R je dobar i za komunikaciju i programiranje. Ako ste novi u svijetu programiranja, bolje je naučiti R jezik. R se uglavnom koristi za analizu podataka dok se python smatra programskim jezikom opće namjene. Stoga je korisno poznavanje oba jezika. Tko zna, možda ćete postati gospodar u obojici! Oba su besplatna za preuzimanje i upotrebu u Windowsima, MacOS-u i Linuxu.
3. Excel / SQL
Kad me šef pitao znam li Excel, bio sam kao onaj tko to ne zna. Ali ozbiljno dečki, postoji mnogo toga za naučiti u excelu. Statistike i vjerojatnostne funkcije ugrađene su u excel, a duboko znanje u excelu je važno tako da olakšava izračunavanje podataka. Grafikoni se mogu crtati, što ako se radi analizom, stožernom tablicom za dobivanje podataka i mnogim drugim opcijama u excelu što samo po sebi čini drugačiji svijet. Nije li nevjerojatno pomisliti da se excel i dalje koristi kao nezaobilazno sredstvo u svijetu znanosti o podacima? Grafikoni i formule pomažu u formuliranju podataka i različitom uvidu u podatke. To pomaže u vizualizaciji podataka. Excel se može koristiti i kao alat za optimizaciju.
Za dobivanje podataka iz baze podataka i za rad s podacima vrlo je potreban SQL ili strukturirani jezik upita. SQL se koristi za izradu tablice, a da je fizički ne vidite, ili za čitanje podataka iz tablice ili za ažuriranje podataka u tablici. Najčešće korištene naredbe su odabir, umetanje i ažuriranje. SQL ima standard za svoje naredbe. Možemo ga nazvati točno kao strukturirani jezik za bazu podataka. SQL je neosjetljiv na velika i mala slova, za razliku od pythona i R.
Excel je program dok je SQL programski jezik baze podataka. SQL Server kao sustav za upravljanje bazama podataka, dok se excel koristi za analizu i izračunavanje podataka. Znanje obojice jednako je važno da biste postali vješt znanstvenik podataka.
4. Komunikacijske vještine
To što ste majstor u pythonu i radi grafičku interpretaciju nakon analize podataka ne čini znanstvenika podataka, osim ako ne znate kako prenijeti nalaze koji ste napravili u podacima. Komunikacija je vrlo bitna između članova tima s kojima radite i publike. Kada rade intervjui znanstvenika, anketar traži dobre komunikacijske vještine koje se dodaju kao težina posla. Stvaranje priča iz podataka nije lak zadatak. Publika može biti iz različitih područja: tehnički i netehnički ljudi. Uključivanje svih u jednu prezentaciju naporno je i zanimljivo. Znanstvenik podataka trebao bi biti dobar pripovjedač.
5. Kreativnost
Kreativnost je važna u znanosti o podacima. Ponekad vam je teško teško pronaći ishod iz podataka danih čak i nakon primjene svih analiza koje znate. Ovdje biste trebali upotrijebiti svoje kreativno razmišljanje kako biste predvidjeli što je moguće, a što nije. To vam može pomoći u postizanju dobrih rezultata za vašu interpretaciju. Znanstvenicima s podacima uvijek bi trebao biti znatiželjan znati što se može dogoditi s danim podacima. Također, znanstvenici s podacima trebali bi surađivati sa svim ljudima u tvrtki kako bi znali tijek podataka. Znanstvenici s podacima ne mogu raditi sami. Linearna algebra, proračun i numerička analiza važne su matematičke teme za znanstvenika s podacima. Savladavanje svega toga može vas učiniti sjajnim znanstvenikom podataka. Ali ažurirajte bazu znanja i budite znatiželjni uvijek naučiti nešto novo. Možda će biti teško naučiti sve ako tek započinjete svoju karijeru u znanosti o podacima. No naporan rad se na kraju isplati i voljet ćete se igrati s podacima.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za vještine podataka znanstvenika. Ovdje smo raspravljali o uvodu u Data Scientist vještine, važnim vrstama Data Scientist Vještina. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Jezici podataka o znanju podataka
- Što rade znanstvenici podataka? | Značenje | Vještine i odgovornosti
- Vrste podataka u C
- Što je modeliranje podataka?
- Matplotlib In Python
- Različite operacije povezane s Tupovima