Introduktion til, hvordan man bliver dataforsker
Har du nogensinde tænkt på en matematiker eller statistiker, der sidder i et it-firma, laver softwarearbejde eller omvendt? Databehandlerens job beder om det. Det har brug for folk til at kende matematik, statistik, domæneekspertise og programmeringsviden. En, der er meget interesseret i bunker af data, og hvad de vil gøre i denne verden, kan også blive overrasket af datavidenskab. Faktisk kan enhver med en grundlæggende bacheloruddannelse blive dataforsker. Mange mennesker er på udkig efter, hvordan man bliver dataforsker. Jeg tror, det er det mest søgte emne på Internettet.
Hvad er datavidenskabsmand?
Lad os se nærmere på hvad der er datavidenskabsmand, hvad enten det er domæneekspertise eller programmeringsbaggrund eller matematik.
1. Grundlæggende matematik
Mange af os har måske hadet matematik i vores barndoms dage, at vi ikke engang kunne lide den tutor, der underviste i matematik. Jeg er her for at afsløre en velkendt hemmelighed. Matematik inklusive algebra, matrixer og nogle beregninger er meget behov for inden for datavidenskab. Mens vi udforsker enorme data, vil vi være ærefrygt over, hvordan disse 'gode for intet' matrixer eller beregninger kunne gøre det. Matematik i sig selv er fascinerende, hvis man interesserer sig for emnet. Udvikl en ægte interesse for matematik, så gør du det rigtigt. Nu folk, der elsker matematik som mig, giver et nikk til dig og går videre.
2. Statistik
I min barndom, mens jeg lærte sandsynlighed og statistik, troede jeg aldrig, at sandsynligheden ville følge mig livslang. Statistikens betydning i datavidenskab er uundgåelig. Vi bruger mange teoremer og formler for statistik til at forstå dataene og for at forudsige datas fremtid. Selv hvis du går tabt i de store data, kan statistikker hjælpe dig med at tage den rigtige vej. Teorier og formler bevist af store videnskabsmænd vil ikke mislykkes, vil de? Distribution og udforskning af data kan let udføres ved hjælp af statistikker.
3. Programmeringsfærdigheder
Efter at have fået en idé om data ved hjælp af matematik, er det virkelig rart at visualisere dem. Hvad hvis nogle kodninger hjælper os med at gøre dette let! Python og R er kendte programmeringssprog, der hjælper dataforskere med at udføre deres arbejde let. Statistik fungerer let med begge sprog, som distribution og udforskning af enorme data let kan ses med to eller tre trin til kodning.
Det er ikke nødvendigt at kende begge håndsprog. Ekspertise på et sprog hjælper dig med at nå store højder i din datavidenskarriere. Hvis du er ny med Python eller R, tag en dyb indånding og træk dig op. Begge sprog er lette at lære og forstå. Intet kan forhindre dig i at blive dataforsker.
4. Data visualisering
Datavisualisering er meget vigtig inden for datavidenskab, da du skal vide, hvordan dine data opfører sig efter din analyse. Hvis du kunne forudse det godt, er du halvvejs færdig i begyndelsen af udforskningen af data. Mens du analyserer data, kan du visualisere, hvor data kan tage dig, hvis du tager den rigtige vej. Eller hvad sker der, hvis du tager den modsatte side af vejen? Folk griner måske af mig, hvis jeg siger, at kreativitet er en vigtig del af datavisualisering. Men dette er sandt. Grafer og diagrammer kan hjælpe dig meget med at udføre arbejdet uden at udføre alle beregninger og kodning. Nogle værktøjer til datavisualisering inkluderer Excel, Tableau, Google-diagrammer og så videre.
5. Maskinlæring
Datavidenskab handler om at analysere dataene; maskinlæring bygger en model ud af dataene. Maskinlæring hjælper dig med at forstå mærkede og umærkede data giver dig et klart billede af forskellige typer regression og forudsiger, hvordan fremtidige data kan være. Med fremkomsten af nye teknologier og forskellige måder, hvorpå en ny bunke med data bliver skabt, er det vigtigt at holde dataene i vores hænder for at være velkendte og hjælper os med at forudsige vores fremtid. Maskinlæring hjælper med at gøre dette. Traditionelle fremgangsmåder til maskinlæring kan blive nedbrudt af dyb læring. Neurale netværk tænker som menneskelige hjerner og bit AI vil gøre vores liv let med data. Grundlæggende viden om dyb læring er vigtig for at være en effektiv dataforsker.
6. Dataviden
Dette skal være det første emne på denne side. Det er meget vigtigt at kende dine data. Det domæne, som dataene hører til, om der mangler relevante kolonner, dataformen og -størrelsen og opførelsen af data er nødvendigt for at være kendt for at udlede korrekte konklusioner. Manglende data skal udskiftes eller fjernes baseret på kolonnens relevans. Korrekt omhu bør udvises for at finde ud af mærkede og umærkede data. Metoden til regression, der skal følges, skal overvejes efter korrekt undersøgelse af data.
7. Kommunikationsfærdigheder
Når rensning, efterforskning og analyse af data er forbi, er det vigtigt at informere om udviklingen til de berørte teammedlemmer og også til ledelsen. Kommunikationsevner kommer godt med her. Det er vigtigt at fremvise dit arbejde med den største tålmodighed i lægmand, således at den, der præsenteres i præsentationen, skal få en kerne af det budskab, du prøver at formidle. Tal med de mennesker, der virkelig er interesseret i dit arbejde, få oplysninger fra folk, der har arbejdet i længe år, og få alle til at forstå vigtigheden af dataanalyse. God kommunikation hjælper med at gøre alle disse ting på en metodisk måde.
Konklusion
Du skal opdateres om markedet og udvikle din dataanalyse i overensstemmelse hermed. Arbejd hårdt for dine data, og lav en perfekt analyse, da en lille fejl betyder at skrue din organisation op. Ingen vil gøre det. Dataforskeren kan specialisere sig i ethvert felt, fordi der findes enorme data i alle videnskabsområder i verden. Kendskab til alle de ovennævnte emner i sig selv kan ikke gøre dig til en dygtig dataforsker. Du skal altid være hårdtarbejdende og åben for nye ideer. Efterhånden som verden ændrer sig, gør datafeltet også.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Sådan bliver du en datavidenskabsmand. Her diskuterer vi introduktionen til Data Science og hvad der er data science. Du kan gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere-
- Introduktion til datavidenskab
- Data Science Sprog
- Data Science algoritmer
- Python-biblioteker til datavidenskab
- Færdigheder krævet til datavidenskabsmand