Uvod v znanje znanosti o podatkih
Data Science, ah tako lep poklic v besedah in dejanjih, ki radi opravljajo delo! Kot pomembna točka vsakega dela je zelo pomembna ljubezen do poklica. Če želite službo imeti, bi morali imeti potrebna znanja za to, ne glede na to, ali je vgrajena ali pridobljena. Videli smo veliko poslovnežev, ki posel pridobijo od svoje družine in ga vgradijo v imperij. In druge poslovne sloje, ki se pripravljajo na najslabše, si pridobijo veščine in postanejo najboljši v igralnem slotu. Zdaj pa si oglejmo veščine podatkovnih podatkov.
Vrste spretnosti podatkovnih znanj
Sledijo vrste znanj in znanj:
1. Tehnične spretnosti
Koliko nas je v šolskih dneh sovražilo matematiko kot predmet? Skoraj vsi imamo prav. Tukaj vam bom povedal srčno razodetje. Za znanost podatkov je matematika zelo pomembna, naj bo to statistika, verjetnost ali algebra ali kaj drugega. Statistični podatki nam kažejo, da imamo zbrani podatki vzorec ali ne. S tem rečemo, da bi morale biti povprečne vrednosti in razlike v vseh podatkih. Verjetnost nam kaže prihodnost podatkov, ne glede na to, ali se bodo zgodili ali ne. Prav tako govori tudi o preteklosti.
Linearna algebra je osnova znanosti o podatkih, saj se podatki vrtijo okoli funkcij in enačb. Tudi iz podatkov bi lahko dobili vektorje in matrike, ki so ključni del linearne algebre. Če želite biti mojster znanosti o podatkih, je ključno, da morate vedeti, kako deluje linearna algebra. Začnite ljubiti matematiko in popeljala vas bo do velikih višin.
2. Spretnosti programiranja
Potekajo dnevi, ko so statistiki sodelovali s peresom in papirjem ali s kalkulatorjem, da bi analizirali prodajo podjetja ali primerjali prodajo konkurentske družbe. Zdaj bi lahko vse te stvari storili s programiranjem, ne vse to, ampak več kot to. Videli smo, kako daleč nas vodijo podatki, ali so bili podatki v preteklosti dosledni in kako ravnamo v sedanjosti.
Najboljši programski jeziki, ki delujejo za podatkovno znanost v programskem jeziku Python in R. Če se Python naučite enkrat, se ne vrne nazaj v druge programske jezike, ker je Python zelo enostaven in preprost. Razmislite, da se dve osebi pogovarjata v jeziku, ki ga poznata oba. In po potrebi narišite skice, da bi natančno pokazali, kaj je kdo pomenil. To počnemo s Python-om. Št interakcij datotek glave ni za programe. Za težave, ki se vam zdijo zapletene, so dodeljene knjižnice, ki lahko opravijo delo namesto vas. Uvozite jih in menite, da je to storjeno. Programski jezik R naj bi bil namenjen tistim, ki programa sploh ne poznajo. Verjemite pa mi; je enostavno, kot si mislite. R se večinoma uporablja, kadar potrebujete več skic. Dobro je poznati oba jezika v roki, a na začetku vas lahko en jezik popelje na višjo raven.
3. Veščine vizualizacije
Ko beremo časopis, preskočimo in preskočimo najpomembnejše novice, tiste, ki jih beremo, pa so večinoma s skicami. Človeški pojem je videti karkoli in biti v glavi približno enak. Je torej veščina vizualizacije nepogrešljiva v podatkovni znanosti? Na to bi odgovoril z velikim Da. Celotne podatke, ki so morda na 100 straneh, je mogoče zmanjšati na dva ali tri grafe ali ploskve. Se vam ne zdi, da je kul? Tako se počutim.
Za risanje grafov je treba vizualizirati vzorce podatkov. Ali obstaja nekaj orodij, ki nam pri tem pomagajo? Vesel sem, da lahko odgovorim tudi na to vprašanje. Excel je odlično orodje, ki nariše potrebne grafikone in grafe glede na naše potrebe. Nekatera druga orodja za vizualizacijo podatkov vključujejo Tableau, Infogram in Datawrapper itd. Obstaja veliko orodij, ki nam pomagajo, ko se izgubimo v velikem morju podatkov. Bodisi veliki ali majhni, podatki so bistveni, da lahko sklepamo in jih predstavimo svojemu vodstvu. Kaj bi še lahko pripomoglo orodje za vizualizacijo podatkov, namesto da bi nam pomagalo narediti grafikone?
4. Komunikacijske spretnosti
Najpomembnejše je, da svoje ugotovitve posredujemo skupini soigralcev ali višjemu vodstvu. Komunikacija nam pomaga doseči višjo raven od tiste, za katero se res borimo. Biti dober komunikator nam pomaga deliti svoje ideje in najti morebitna odstopanja v podatkih. Predstavitvena spretnost je najpomembnejša v projektu, ki prikazuje ugotovitve podatkov in načrtuje prihodnost. Med predstavitvijo je pomembno, da drug drugemu prenašajo oči, da sporočajo sporočilo.
Vendar pa obstaja trend, da se tej spretnosti izognemo, ko se pripravljamo na področje znanosti o podatkih. Ljudje, to ni zadnja veščina, ki jo je treba pridobiti, ampak spretnost, ki jo je treba sprehajati, ko greš skozi druge veščine. Po opravljenih izračunih iz matematike je videti lepo, če se težava konča s pihajočim povzetkom. Med programiranjem priporočamo, da med kode dodate komentarje, da jih tisti, ki gredo skozi kodo, bolje razumejo. Orodja za vizualizacijo dokončajo le, če so okrašena s primernimi naslovi in z ustreznimi razlagami. Zato so pisne in besedne spretnosti v znanosti s podatki neizogibne.
Zaključek
Ali sem torej pogrešal katero od veščin, ki bi jih lahko pridobil, da bi lahko bil na področju znanosti o podatkih? Analitične spretnosti so prav tako pomembne, čeprav tega nisem poudaril, ker matematika zajema vse tiste vroče teme. Radovednost o podatkih in vodstvene sposobnosti, da bi skupaj naredili timsko delo, vas naredi odlično na področju podatkovnih podatkov. Zaključil bi to pisanje, ki pravi, da nobene spretnosti niso podcenjene. In vse spretnosti je mogoče pridobiti za poklicnega znanstvenika. Težkega dela, da se osredotočite na to, kar počnete, malo potrpljenja za čiščenje podatkov se dolgoročno ne bo izogibalo.
Priporočeni članki
To je vodnik za Data Science Skills. Tukaj razpravljamo o uvedbi in različnih vrstah znanj o podatkih. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -
- Podatkovna platforma za znanost
- Jeziki znanosti o podatkih
- Podatkovna kariera
- Uvod v podatkovno znanost
- Pregled življenjskega cikla podatkov v znanosti