Introduktion til Data Science Færdigheder
Data Science, ah sådan et smukt erhverv i ord og gerninger om dem, der elsker at gøre jobbet! Som et vigtigt punkt på ethvert job er kærlighed til erhvervet meget vigtig. Så for at elske jobbet, skal man have de nødvendige færdigheder til at gøre det samme, hvad enten det er indbygget eller erhvervet. Vi har set en masse forretningsmænd, der erhverver virksomheden fra deres familie og opbygger den til et imperium. Og andre forretningsstrategier, der forbereder sig på at stå over for de værste, tilegner sig færdighederne og bliver de bedste i sporet. Lad os nu se data science færdigheder.
Typer af datavidenskaber
Følgende er typerne af datavidenskaber:
1. Tekniske færdigheder
Hvor mange af os har hadet matematik som emne i vores skoledage? Næsten alle os ret. Her vil jeg fortælle jer en hjerteskærende åbenbaring. Matematik er meget vigtig for datavidenskaben, det være sig statistik, sandsynlighed eller algebra eller hvad som helst. Statistikker viser os, at de data, vi har samlet, har et mønster eller ej. Det får os til at sige, at der skal være et middel og variation for alle data. Sandsynlighed viser os fremtiden for data, uanset om det vil ske eller ej. Det siger også fortiden.
Lineær algebra er basis for datavidenskab, da data drejer sig om funktioner og ligninger. Også fra data kunne vi få vektorer og matrixer, som er en vigtig del af lineær algebra. Hvis du vil være en master i datavidenskab, er det kritisk, at du skal vide, hvordan lineær algebra fungerer. Begynd at elske matematik, og det vil tage dig til store højder.
2. Programmeringsfærdigheder
Borte er de dage, hvor statistikere arbejdede med pen og papir eller med en lommeregner for at analysere et virksomheds salg eller for at benchmarke det konkurrentvirksomheds salg. Nu kunne vi gøre alle disse ting med programmering, ikke alle disse men mere end disse. Vi kunne se, hvor langt dataene tager os i det lange løb, om dataene var konsistente i fortiden, og hvordan vi gør det i nuet.
De bedste programmeringssprog, der fungerer til datavidenskab i programmeringssprog Python og R. Hvis du lærer Python en gang, er der ingen tilbagevenden til andre programmeringssprog, fordi Python er meget let og enkelt. Overvej to mennesker, der taler med hinanden på et sprog, som begge er kendt. Og når det er nødvendigt, tegne skitser for at vise nøjagtigt, hvad man betød. Det er hvad vi laver med Python. Ingen header filer interaktioner for programmerne. For de problemer, som du føler dig kompliceret, er der tildelt biblioteker, der gør jobbet for dig. Importer dem og overvej, at det er gjort. R-programmeringssprog siges at være for dem, der slet ikke kender programmet. Men tro mig; det er let, end du tror. R bruges mest, når du har brug for flere skitser. Det er godt at kende både det sprog, der er i hånden, men i starten kan ét sprog føre dig til et højere niveau.
3. Visualiseringsevner
Når vi læser avisen, springer vi over og springer de vigtigste nyheder over, men de, som vi læser, er mest med skitser. Det er en menneskelig opfattelse at se noget og være registreret omtrent det samme i sindet. Så er visualiseringsevne uundværlig i datavidenskab? Jeg vil svare det med et stort Ja. Hele data på måske 100 sider kan minimeres til to eller tre grafer eller diagrammer. Føler du dig ikke, at det er cool? Jeg føler mig så.
For at tegne graferne skal man visualisere datamønstrene. Så er der nogle værktøjer, der hjælper os med at gøre det? Jeg er også glad for at sige ja til dette spørgsmål. Excel er et fantastisk værktøj, der tegner de nødvendige diagrammer og grafer baseret på vores behov. Nogle andre værktøjer til datavisualisering inkluderer Tableau, Infogram og Datawrapper og så videre. Så der er mange værktøjer derude til at hjælpe os, når vi går tabt i det store hav af data. Enten store eller små data er vigtige for os at drage i vores konklusioner og præsentere dem for vores ledelse. Hvad ellers kunne et datavisualiseringsværktøj gøre i stedet for at hjælpe os med at udføre diagrammerne?
4. Kommunikationsfærdigheder
Det er vigtigt at formidle vores fund enten til en gruppe holdkammerater eller seniorledelse. Kommunikation hjælper os med at nå et niveau, der er højere end det, vi virkelig kæmper for. At være en god kommunikator hjælper os med at dele vores ideer og finde eventuelle uoverensstemmelser i dataene. Præsentationsevne er vigtigst i et projekt for at vise data fundet og planlægge fremtiden. At se på hinandens øjne for at formidle et budskab er vigtigt under præsentationen.
Der er dog en tendens til at undgå denne færdighed, mens man forbereder sig til at være inden for datavidenskab. Folk, dette er ikke den sidste færdighed, der skal tilegnes, men en færdighed, der skal gennemgås, mens man gennemgår andre færdigheder. Efter at have lavet beregningerne i matematik ser det smukt ud, hvis problemet afsluttes med et blæsende resume. Under programmeringen tilrådes det at tilføje kommentarer mellem koder, så de, der gennemgår koden, forstår den bedre. Visualiseringsværktøjer får kun et komplet touch, når det er dekoreret med rigtige titler og givet de rette forklaringer. Derfor er skriftlige og verbale færdigheder uundgåelige i datavidenskab.
Konklusion
Så savnede jeg nogen evner, der blev erhvervet, så du kan være inden for datavidenskab? Analytiske evner er lige så vigtige, selvom jeg ikke har understreget det, fordi matematik dækker alle disse varme emner. Nysgerrighed omkring data og lederegenskaber for at gøre teamwork sammen gør dig stor inden for datavidenskab. Jeg vil afslutte denne skrivning med at sige, at ingen kvalifikationer er undervurderet. Og alle de færdigheder kan tilegnes for at blive en professionel dataforsker. Hårdt arbejde med at fokusere på det, du laver, lidt tålmodighed til at udføre datarengøring er ikke at undgå i det lange løb.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Data Science Skills. Her diskuterer vi introduktionen og forskellige typer datavidenskaber. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere-
- Data Science Platform
- Data Science Sprog
- Data Science Karriere
- Introduktion til datavidenskab
- Oversigt over Data Science livscyklus