Uvod v veščine podatkov znanstvenika
Podatkovna znanost je čudovita beseda za vse iskalce zaposlitve na trgu. Marsikoga je navdihnilo, da je število spletnih platform za poučevanje podatkovnih podatkov preseglo drugo računalniško znanje. Katere veščine so torej potrebne, da postanemo učinkovit podatkovni znanstvenik? Znanje o danih podatkih zadostuje ali se moram naučiti kaj novega? Vem nekaj statistik in excel, ali bo to v redu, če bom podatkovist? Glej, zelo dobro delam programske jezike, mislim, da bom odličen podatkovnik! Poglejmo, katere veščine so pomembne za podatkovnega strokovnjaka.
Pomembne spretnosti znanstvenika
Spodaj so pomembne spretnosti za Data Scientist:
1. Statistika
V šolskih dneh sem bil zelo dober pri reševanju statistike in verjetnostnih težav, ki sem jih v svojem programskem svetu pogrešal. Svet statistike je osupljiv. V redu, vsaj zame in podobno mislečih. Kaj bi me torej lahko vrnilo k statistiki, ki ni Data Science? Verjemite mi ljudje; statistika je res pomembna za analizo tega obsežnega nabora podatkov. Sama statistika pomeni zbiranje, razlago in analizo podatkov. To pojasnjuje, zakaj je statistika na tem področju pomembna. Napovedovanje prihodnjih podatkov je prav tako pomembno kot analiza podatkov. Poznavanje osnov statistike in verjetnost sta pomembna za napovedovanje obnašanja podatkov.
2. Python / R
Programiranje sem sovražil bolj kot vse, ker je bilo učenje C, C ++ in drugih zapleteno, saj njihove logike sploh nisem razumel. Kot blagoslov sem naletel na jezik Python, ki ga je ustvaril Guido Van Rossum. Tako enostavno je, da lahko vnesemo tisk ("Hello World!") In dobimo izhod. V drugih jezikih moramo napisati 3 vrstice, da bomo natisnili 'Hello World'. Vse vgrajene funkcije je enostavno naučiti in razumeti. Vrste podatkov, kot so seznami, naborki, slovarji in drugi, je enostavno razumeti in spoznati. Obstaja pregovor, da če se naučimo pythona, se v druge jezike ne moremo vrniti, saj je to zelo enostavno. Imamo veliko knjižnic za analizo podatkov in oblikovanje modelov v pythonu, kot so Numpy, pande, matplotlib in tako naprej. Vse te knjižnice pomagajo pri oblikovanju dobrega modela za podatke. Prenosni računalnik Jupyter je primeren za težave pri analizi podatkov.
R sta razvila Ross Ihaka in Robert Gentleman. R ima statistične, grafične in strojne metode učenja enako kot python. Grafični prikaz R je boljši v primerjavi s pitonom. R-ove vrste podatkov vključujejo znakovne, številske, celoštevilčne, zapletene in logične. Če je python tako dober, zakaj potem R? R je dober tudi za komunikacijo in programiranje. Če ste novi v programskem svetu, je bolje, da se naučite jezika R. R se uporablja predvsem za analizo podatkov, medtem ko python velja za splošni programski jezik. Zato je koristno poznati oba jezika. Kdo ve, morda boš postal mojster v obeh! Obe sta brezplačni za prenos in uporabo v sistemih Windows, MacOS in Linux.
3. Excel / SQL
Ko me je šef vprašal, ali poznam Excela, sem bil tak, ki tega ne ve. Ampak resno, fantje, se moramo v excelu naučiti še veliko več. Statistični podatki in verjetnostne funkcije so vgrajeni v excel, globoko znanje v excelu je pomembno, tako da je enostavno izračunati podatke. Grafike lahko narišemo, kaj lahko naredimo z analizo, vrtilno tabelo za pridobivanje podatkov in številne druge možnosti v excelu, kar samo po sebi naredi drugačen svet. Ali ni neverjetno misliti, da se excel še vedno uporablja kot neizogibno orodje v svetu znanosti o podatkih? Grafikoni in formule pomagajo oblikovati podatke in videti podatke drugače. To pomaga pri vizualizaciji podatkov. Excel se lahko uporablja tudi kot orodje za optimizacijo.
Za pridobivanje podatkov iz baze podatkov in za delo s podatki je zelo potreben SQL ali strukturiran jezik poizvedb. SQL se uporablja za ustvarjanje tabele, ne da bi jo fizično videli, ali za branje podatkov iz tabele ali za posodabljanje podatkov v tabeli. Najpogosteje uporabljeni ukazi so izbira, vstavljanje in posodobitev. SQL ima standard za svoje ukaze. Lahko ga imenujemo natančno kot strukturiran jezik za bazo podatkov. Za razliko od pythona in R je SQL neobčutljiv.
Excel je program, medtem ko je SQL programski jezik baze podatkov. SQL Server kot sistem za upravljanje podatkovnih baz, medtem ko se excel uporablja za analizo in izračun podatkov. Znanje obeh je enako pomembno, da postaneš spreten znanstvenik s podatki.
4. Komunikacijske veščine
Če mojster pythona in grafična interpretacija po analizi podatkov ne naredi podatkovnega znanstvenika, razen če ne veste, kako sporočiti ugotovitve, ki ste jih naredili v podatkih. Komunikacija je zelo pomembna med člani skupine, s katerimi ste sodelovali, in s publiko. Ko opravi intervjuje s strokovnjaki, anketar išče dobre komunikacijske spretnosti, ki predstavljajo težo pri delu. Ustvarjanje zgodb iz podatkov ni lahka naloga. Občinstvo je lahko z različnih področij: tehnični in netehnični ljudje. Vključitev vseh v eno samo predstavitev je naporna in zanimiva. Znanstvenik s podatki bi moral biti dober pripovedovalec.
5. Ustvarjalnost
Ustvarjalnost je pomembna v znanosti o podatkih. Včasih vam bo res težko najti izid iz podatkov, podanih tudi po uporabi vseh analiz, ki jih poznate. Tukaj bi morali s svojim ustvarjalnim razmišljanjem napovedati, kaj je mogoče in kaj ne. Pomaga lahko pri dobri interpretaciji dobrih rezultatov. Znanstveniku, ki se ukvarja s podatki, mora biti vedno radovedno vedeti, kaj se lahko zgodi z navedenimi podatki. Tudi znanstveniki s podatki bi morali sodelovati z vsemi ljudmi v podjetju, da bi vedeli pretok podatkov. Znanstveniki podatkov ne morejo delati sami. Linearna algebra, preračun in numerična analiza so pomembne matematične teme za podatkovnega znanstvenika. Če obvladate vse to, lahko naredite odličnega znanstvenika za podatke. A posodobite bazo znanja in bodite radovedni, da se boste vedno naučili nekaj novega. Morda se boste težko naučili vsega, če šele začnete svojo kariero na področju podatkovnih podatkov. Toda trdo delo se na koncu izplača in radi se boste igrali s podatki.
Priporočeni članki
To je vodnik za Data Scientist spretnosti. Tu smo razpravljali o uvodu v Data Scientist Skills, pomembnih vrstah znanj Data Scientist. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Jeziki znanosti o podatkih
- Kaj počnejo znanstveniki? | Pomen | Spretnosti in odgovornosti
- Vrste podatkov na C
- Kaj je modeliranje podatkov?
- Matplotlib In Python
- Različne operacije povezane s Tuplemi