Introduktion til Data Scientist Skills
Datavidenskab er et brummerord for alle jobjægerne på markedet. Det har inspireret mange, at antallet af online platforme til undervisning i datavidenskab var større end andre computerfærdigheder. Så hvilke færdigheder er nødvendige for at blive en effektiv datavidenskabsmand? Viden om givne data er tilstrækkelig, eller om jeg er nødt til at lære noget nyt? Jeg kender et par statistikker og udmærker sig, vil det være okay at være dataforsker? Se, jeg er meget god til programmeringssprog, jeg tror, jeg vil være en god datavidenskabsmand! Lad os tjekke, hvilke færdigheder der er vigtige for en dataforsker.
Vigtige data videnskabelig færdigheder
Nedenfor er de vigtige færdigheder for Data Scientist:
1. Statistik
Jeg var meget god til at løse statistikker og sandsynlighedsproblemer i løbet af mine skoledage, som jeg savnede i min softwareverden. Statistikens verden er fantastisk. Okay, i det mindste for mig og ligesindede. Så hvad kunne bringe mig tilbage til andre statistikker end Data Science? Tro mig folk; statistikker er virkelig vigtige for analysen af denne enorme datapool. Statistik i sig selv betyder indsamling, fortolkning og analyse af data. Dette forklarer, hvorfor statistikker er vigtige på dette felt. Forudsigelse af fremtidige data er lige så vigtig som analysen af data. Kendskab til det grundlæggende i statistikker og sandsynlighed er vigtigt for at forudsige datatilstand.
2. Python / R
Jeg hadede programmering mere end noget andet, fordi det at lære C, C ++, og andre var kompliceret, da jeg overhovedet ikke forstod deres logik. Som velsignelse stødte jeg på Python-sprog oprettet af Guido Van Rossum. Det er så let, at vi kan indtaste print ('Hello World!'), Og vi får output. På andre sprog er vi nødt til at skrive 3 linjer for at få trykt 'Hello World'. Alle de indbyggede funktioner er lette at lære og forstå. Datatyper som lister, tupler, ordbøger og andre er let at forstå og lære. Der siges at hvis vi lærer python, er der ingen tilbagevenden til andre sprog, da dette er super let. Vi har mange biblioteker til dataanalyse og modelopbygning i python som Numpy, pandaer, matplotlib og så videre. Alle disse biblioteker hjælper med at opbygge en god model for dataene. Jupyter notebook er god til at udføre problemer med dataanalyse.
R blev udviklet af Ross Ihaka og Robert Gentleman. R har statistiske, grafiske og maskinindlæringsmetoder det samme som python. Den grafiske repræsentation af R er bedre sammenlignet med python. R's datatyper inkluderer karakter, numerisk, heltal, kompleks og logisk. Hvis python er så god, hvorfor så R? R er også godt til kommunikation og programmering. Hvis du er ny i programmeringsverdenen, er det bedre at lære R-sproget. R bruges hovedsageligt til dataanalyse, mens python betragtes som det generelle programmeringssprog. Derfor er det fordelagtigt at kende begge sprog. Hvem ved, du kan blive en mester i begge dele! Begge er også gratis at downloade og bruge i Windows, MacOS og Linux.
3. Excel / SQL
Da min chef spurgte mig, om jeg kender Excel, var jeg som den, der ikke kender det. Men seriøst fyre, der er meget mere at lære i Excel. Statistik og sandsynlighedsfunktioner er indbygget excel dyb viden i excel er vigtig, så det gør det nemt at beregne dataene. Der kan tegnes grafer, hvad-hvis-analyse kan udføres, drejetabel for at udtrække data og mange flere muligheder i Excel, som i sig selv skaber en anden verden. Er det ikke forbløffende at tro, at excel stadig bruges som et uundgåeligt værktøj i datavidenskabens verden? Diagrammer og formler hjælper med at formulere data og se data anderledes. Dette hjælper med visualiseringen af data. Excel kan også bruges som et optimeringsværktøj.
For at hente data fra databasen og arbejde med dataene, er SQL eller Structured Query Language meget behov. SQL bruges til at oprette en tabel uden fysisk at se den, eller til at læse data fra tabellen eller til at opdatere dataene i tabellen. De mest brugte kommandoer er at vælge, indsætte og opdatere. SQL har en standard for sine kommandoer. Vi kan kalde det nøjagtigt som struktureret sprog for databasen. SQL er store og små følsom i modsætning til python og R.
Excel er et program, mens SQL er et databaseprogrammeringssprog. SQL Server som et databasestyringssystem, mens excel bruges til dataanalyse og beregning. Kendskab til begge er lige så vigtig for at blive en dygtig dataforsker.
4. Kommunikationsevner
At være en mester i python og udføre den grafiske fortolkning efter at have udført dataanalyse gør ikke en datavidenskabsmand, medmindre du ikke ved, hvordan du kommunikerer de fund, du har gjort i data. Kommunikation er meget vigtig mellem teammedlemmer, du har arbejdet med, og til publikum. Når datavidenskabsinterviews er gennemført, ser intervieweren efter gode kommunikationsevner, der tilføjer som en vægt for jobbet. At oprette historier fra data er ikke en let opgave. Publikum kan være fra forskellige områder: tekniske og ikke-tekniske mennesker. At engagere alle i en enkelt præsentation er trættende og interessant. En dataforsker skal være en god historiefortæller.
5. Kreativitet
Kreativitet er vigtig inden for datavidenskab. Til tider kan det være vanskeligt at finde et resultat fra de givne data, selv efter at have anvendt alle de analyser, du kender. Her skal du bruge din kreative tænkning til at forudsige, hvad der er muligt, og som ikke er. Det kan hjælpe med at producere gode resultater til din fortolkning. En dataforsker skal altid være nysgerrig efter at vide, hvad der kan ske med de givne data. Dataforskere skal også samarbejde med alle mennesker i virksomheden for at kende datastrømmen. Dataforskere kan ikke arbejde alene. Lineær algebra, beregning og numerisk analyse er vigtige matematiske emner for en dataforsker. At mestre alle disse kan gøre dig til en stor datavidenskabsmand. Men opdater videnbasen og være nysgerrig efter at lære noget nyt altid. Det kan være svært at lære alt, hvis du lige er begyndt på din karriere inden for datavidenskab. Men hårdt arbejde lønner sig i sidste ende, og du vil elske at lege med data.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Data Scientist Skills. Her har vi drøftet introduktionen til Data Scientist Skills, de vigtige typer af Data Scientist Skills. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Data Science Sprog
- Hvad gør dataforskere? | Betydning | Færdigheder og ansvar
- Datatyper i C
- Hvad er datamodellering?
- Matplotlib i Python
- Forskellige operationer relateret til tuples