Uvod o tem, kako postati znanstvenik s podatki
Ste že kdaj pomislili, da bi matematik ali statistik sedel v IT podjetju, ki dela programsko opremo ali obratno? No, služba Data znanstvenika to zahteva. Ljudje potrebujejo znanje matematike, statistike, poznavanja domen in znanja programiranja. Nekoga, ki ga zelo zanimajo koščki podatkov in kaj bodo počeli na tem svetu, lahko preseneti tudi znanost o podatkih. Pravzaprav lahko vsak, ki ima osnovno dodiplomsko izobrazbo, postane podatkovnik. Številni ljudje so pozorni, kako postati znanstvenik s podatki. Mislim, da je to najbolj iskana tema na internetu.
Kaj je Data Scientist?
Poglejmo podrobnosti, kaj je podatkovni znanstvenik, ali je to njegovo strokovno znanje ali programsko ozadje ali matematika.
1. Osnovna matematika
Mnogi od nas so morda v otroških dneh sovražili matematiko, da nam ni bil všeč tutor, ki je učil matematiko. Tukaj sem, da razkrijem dobro znano skrivnost. Matematika, ki vključuje algebre, matrike in nekaj računa, je zelo potrebna na področju znanosti o podatkih. Med raziskovanjem ogromnih podatkov bomo zgroženi, kako bi to lahko dosegli matriki ali računanje. Matematika sama po sebi je fascinantna, če se kdo zanima za zadevo. Razvijte resnično zanimanje za matematiko in to boste naredili pravilno. Zdaj pa ljudje, ki imajo radi matematiko kot jaz, pokomentirajte in pojdite naprej.
2. Statistika
V otroštvu med učenjem verjetnosti in statistike si nikoli nisem mislil, da mi bo verjetnost sledila vse življenje. Pomen statistike v podatkovni znanosti je neizogiben. Za razumevanje podatkov in napovedovanje prihodnosti podatkov uporabljamo številne teoreme in formule. Tudi če se izgubite v ogromnih podatkih, vam lahko statistika pomaga pri pravilni poti. Teorije in formule, ki so jih dokazali veliki znanstveniki, ne bodo izneverile, kajne? Razdelitev in raziskovanje podatkov je mogoče enostavno s pomočjo statistike.
3. Spretnosti programiranja
Potem ko dobimo predstavo o podatkih s pomočjo matematike, jo je res lepo vizualizirati. Kaj pa če nam neko kodiranje pomaga, da to enostavno storimo! Python in R sta dobro znana programska jezika, s pomočjo katerih znanstveniki, ki se ukvarjajo s podatki, brez težav opravijo svoje delo. Statistika zlahka deluje tako z obema jezikoma, da je distribucija in raziskovanje ogromnih podatkov enostavno videti z dvema ali tremi koraki kodiranja.
Ni potrebno poznati obeh jezikov v roki. Izkušnje v enem jeziku vam pomagajo doseči velike višine v svoji karieri o podatkovnih podatkih. Če ste novi Python ali R, globoko vdihnite in se potegnite navzgor. Oba jezika je enostavno naučiti in razumeti. Nič vas ne more preprečiti, da postanete podatkovni znanstvenik.
4. Vizualizacija podatkov
Vizualizacija podatkov je na področju znanosti o podatkih zelo pomembna, saj morate vedeti, kako se vaši podatki obnašajo po analizi. Če bi to lahko dobro predvideli, potem ste na začetku raziskovanja podatkov na pol poti. Medtem ko analizirate podatke, si vizualizirajte, kam vas lahko vodijo podatki, če grete po pravi poti. Ali kaj se zgodi, če zavijete na nasprotno stran ceste? Ljudje se mi lahko smejijo, če rečem, da je ustvarjalnost pomemben del vizualizacije podatkov. Toda to je res. Grafi in ploskve vam lahko pri delu pomagajo, ne da bi opravili vse izračune in kodiranje. Nekatera orodja za vizualizacijo podatkov vključujejo Excelove, Tableau, Googlove grafikone in tako naprej.
5. Strojno učenje
Znanost o podatkih govori o analizi podatkov; strojno učenje gradi model iz podatkov. Strojno učenje vam pomaga razumeti označene in neoznačene podatke, vam daje jasno sliko različnih vrst regresije in napoveduje, kakšni bodo lahko prihodnji podatki. S prihodom novih tehnologij in različnih načinov, s pomočjo katerih se ustvarja nov kup podatkov, je pomembno, da imamo podatke v svojih rokah, da so dobro znani in nam pomagajo napovedovati našo prihodnost. Strojno učenje pri tem pomaga. Tradicionalne pristope strojnega učenja lahko uničimo z globokim učenjem. Nevronske mreže razmišljajo kot človeški možgani in bitni AI nam bodo življenje olajšali s podatki. Za učinkovito poznavanje podatkov je pomembno osnovno znanje globokega učenja.
6. Znanje podatkov
To bi morala biti prva tema na tej strani. Poznavanje vaših podatkov je zelo pomembno. Področje, ki mu pripadajo podatki, ne glede na to, ali manjkajo kateri koli ustrezni stolpci, oblika in velikost podatkov ter vedenje podatkov je potrebno poznati, da se lahko sklepamo pravilno. Manjkajoče podatke je treba nadomestiti ali odstraniti na podlagi ustreznosti stolpca. Da bi ugotovili označene in neoznačene podatke, je treba ustrezno paziti. Po ustreznem preučevanju podatkov je treba upoštevati način regresije, ki ga je treba upoštevati.
7. Komunikacijske spretnosti
Ko se čiščenje, raziskovanje in analiza podatkov končajo, je treba o dogajanju obvestiti zadevne člane skupine in tudi vodstvo. Tu so koristne komunikacijske spretnosti. Pomembno je, da svoje delo pokažete z največ potrpljenja v laičnem smislu, tako da bi kdor koli v predstavitvi dobil vsebino sporočila, ki ga poskušate prenesti. Pogovorite se z ljudmi, ki vas resnično zanima vaše delo, pridobite informacije od ljudi, ki delajo že dolga leta in vsem omogočite razumevanje pomena analize podatkov. Dobra komunikacija pomaga pri metodičnem početju vseh teh stvari.
Zaključek
Morali bi biti obveščeni o trgu in v skladu s tem razviti svojo analizo podatkov. Trdo delajte za svoje podatke in naredite popolno analizo, saj majhna napaka pomeni zajebavanje organizacije. Nihče tega ne želi. Znanstvenik s podatki se lahko specializira na katerem koli področju, ker je ogromno podatkov na vseh področjih znanosti na svetu. Poznavanje vseh zgoraj omenjenih tem sam po sebi vas ne more izučiti kot strokovnjak za podatke. Vedno bi morali biti pridni in odprti za nove ideje. Ko se svet spreminja, se spreminja tudi polje podatkov.
Priporočeni članki
To je vodnik, kako postati znanstvenik s podatki. Tukaj razpravljamo o uvodu v Data Science in kaj je podatkovna znanost. Če želite izvedeti več, lahko preberete druge naše povezane članke.
- Uvod v podatkovno znanost
- Jeziki znanosti o podatkih
- Algoritmi znanosti o podatkih
- Python knjižnice za podatkovno znanost
- Spretnosti, potrebne za podatkovnega znanstvenika