Bevezetés arról, hogyan válhat adattudósként

Gondolt már arra, hogy matematikus vagy statisztikus ül egy informatikai társaságban, szoftvert végez, vagy fordítva? Nos, az adattudós munkája ezt kéri. Az embereknek ismerniük kell a matematikát, a statisztikákat, a tartományi ismereteket és a programozási ismereteket. Az, aki nagyon érdekli az adatcsomagok és mit fognak tenni ezen a világon, az adattudomány is meglephet. Valójában bárki, aki alapfokú végzettséggel rendelkezik, adattudós tudósítóvá válhat. Sok ember arra törekszik, hogyan válhat adattudósává. Azt hiszem, ez a legkeresettebb téma az interneten.

Mi az adattudós?

Vizsgáljuk meg az adatok tudósának részleteit, legyen szó a terület szakértelméről, a programozási háttérről vagy a matematikáról.

1. Alapvető matematika

Sokan utálhathatták volna a matematikát gyermekkori napjainkban, és mi sem tetszett nekik a matematikát tanító oktató. Azért vagyok itt, hogy felfedjem egy közismert titkot. Az algebrát, mátrixokat és néhány kalkulust magában foglaló matematika nagyon szükséges az adattudomány területén. Miközben hatalmas adatokat kutatunk, félelmet fogunk keltni arról, hogy ezek a „semmit nem kedvező” mátrixok vagy számítások hogyan képesek lennének megtenni. A matematika önmagában izgalmas, ha érdekli a téma. Fejlesszen ki valódi érdeklődést a matematika iránt, és jól fogja csinálni. Most az emberek, akik szeretik a matematikát, mint én, bólintanak, és mennek tovább.

2. Statisztika

Gyerekkoromban, miközben tanultam a valószínűséget és a statisztikákat, soha nem gondoltam, hogy a valószínűség egész életen át követ engem. A statisztikák jelentősége az adattudományban elkerülhetetlen. A statisztikák sok tételét és képletét használjuk az adatok megértésére és az adatok jövőjének előrejelzésére. Még ha el is eltévednek a hatalmas adatokban, a statisztikák segíthetnek a helyes utat megtenni. A nagy tudósok által bebizonyított elméletek és képletek nem fognak bukni, ugye? Az adatok terjesztése és feltárása statisztikák segítségével egyszerűen elvégezhető.

3. Programozási készségek

Miután a matematika segítségével elképzelést kapott az adatokról, nagyon jó megjeleníteni. Mi lenne, ha valamilyen kódolás segít nekünk ezt könnyen megtenni! A Python és az R jól ismert programozási nyelv, amely segít az adattudósoknak a munkájuk könnyű elvégzésében. A statisztika könnyen működik mind azokkal a nyelvekkel, amelyekben a hatalmas adatok terjesztése és feltárása két vagy három kódolási lépéssel könnyen megfigyelhető.

Nem szükséges, hogy ismerjük a nyelv mindkét kezét. Az egyik nyelv szakértelme segít nagymértékben elérni adattudományi karrierjét. Ha még nem ismeri a Pythonot vagy az R-t, vegyen mély lélegzetet, és húzza fel magát. Mindkét nyelvet könnyű megtanulni és megérteni. Semmi sem akadályozhatja meg, hogy adattudósá váljon.

4. Az adatok megjelenítése

Az adatok megjelenítése nagyon fontos az adattudomány területén, mivel tudnia kell, hogy az elemzés után hogyan viselkednek adatai. Ha jól tudta volna előre látni, akkor már félúton van az adatok feltárása kezdetén. Az adatok elemzése közben képzelje el, hová vihetnek az adatok, ha a helyes utat választja. Vagy mi történik, ha az út másik oldalán haladsz? Az emberek nevethetnek rám, ha azt mondom, hogy a kreativitás az adatmegjelenítés fontos része. De ez igaz. A grafikonok és diagramok sokat segíthetnek a munka elvégzésében az összes számítás és kódolási rész elvégzése nélkül. Néhány adatmegjelenítő eszköz az Excel, a Tableau, a Google diagramok és így tovább.

5. Gépi tanulás

Az adattudomány az adatok elemzéséről szól; A gépi tanulás modellt épít fel az adatokból. A gépi tanulás segít megérteni a címkézett és nem címkézett adatokat, világos képet nyújt a regresszió különféle típusairól, és megjósolja, mik lehetnek a jövőbeli adatok. Az új technológiák megjelenésével és az új adathalmaz létrehozásának számos módjával fontos, hogy az adatokat a kezünkben tartsuk, hogy jól ismertek legyenek, és segít megjósolni a jövőnket. A gépi tanulás segít abban. A hagyományos gépi tanulási megközelítéseket elmélyítheti a mély tanulás. A neurális hálózatok úgy gondolják, mint az emberi agy és a bit AI az adatokkal megkönnyítik az életünket. A mély tanulás alapvető ismerete fontos, hogy hatékony adattudós legyen.

6. Adatok ismerete

Ez az első téma ezen az oldalon. Az adatok ismerete nagyon fontos. A megfelelő következtetések levonásához meg kell ismerni azt a területet, amelyhez az adatok tartoznak, hogy hiányoznak-e releváns oszlopok, az adatok alakját és méretét, valamint az adatok viselkedését. A hiányzó adatokat az oszlop relevanciája alapján ki kell cserélni vagy eltávolítani. Megfelelő gondossággal kell eljárni a címkézett és nem címkézett adatok megismerésében. Az adatok megfelelő tanulmányozása után mérlegelni kell a követendő regressziós módszert.

7. Kommunikációs készségek

Amint az adatok tisztítása, feltárása és elemzése befejeződött, elengedhetetlen, hogy a fejlesztésről tájékoztassák az érintett csapattagokat és a vezetést. A kommunikációs készségek itt hasznosak. Fontos, hogy munkatársainak legnagyobb türelmével mutassa be munkáját, hogy mindenki, aki a prezentációban szerezzen üzenetet, amelyet megpróbál közvetíteni. Beszéljen azokkal az emberekkel, akiket valóban érdekel a munkája, információt szerezzen azoktól az emberektől, akik hosszú évek óta dolgoznak, és mindenki megértse az adatok elemzésének fontosságát. A jó kommunikáció elősegíti ezeket a dolgokat módszertani módon.

Következtetés

Frissíteni kell a piacról, és ennek megfelelően fejlesztenie kell az adatelemzését. Keményen dolgozzon az adataiért, és végezzen tökéletes elemzést, mivel egy kis hiba azt jelenti, hogy felcsavarod a szervezetét. Senki sem akarja ezt megtenni. Az adattudós bármely területre szakosodhat, mivel a világ minden tudományterületén hatalmas adatok vannak jelen. A fent említett témák ismerete önmagában nem tud képzett adattudóssá válni. Mindig szorgalmasnak és nyitottnak kell lennie az új ötletekre. Ahogy a világ megváltozik, az adatmező is változik.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató, hogyan válhat adattudósként. Itt tárgyaljuk az adattudomány bevezetését és mi az adattudomány. Megnézheti más kapcsolódó cikkeinket, hogy többet megtudjon-

  1. Bevezetés az adattudományba
  2. Adattudományi nyelvek
  3. Adattudomány algoritmusai
  4. Python könyvtárak az adattudomány számára
  5. Az adattudós számára szükséges készségek

Kategória:

Nagy adat