Bevezetés az adattudományi készségekbe
Data Science, ah egy ilyen szép szakma szavakban és tettekben, akik szeretik a munkát! Minden munka fontos szempontjaként a szakma iránti szeretet nagyon fontos. Tehát, hogy szeretni tudja a munkát, rendelkeznie kell a szükséges készségekkel, hogy ugyanezt tegyék meg, akár beépített, akár megszerzett. Sok olyan üzletembert láttunk, akik megvásárolják a vállalkozást a családjuktól és birodalommá alakítják. És más üzleti rétegek, akik felkészülnek a legrosszabb helyzetbe való felkészülésre, megszerezik a készségeket és a legjobbak lesznek a slotban. Most nézzük meg az adattudományi készségeket.
Adattudományi készségek típusai
Az alábbiakban bemutatjuk az adattudományi készségek típusait:
1. Műszaki ismeretek
Hányan gyűlöltük a matematikát mint tantárgyat az iskolai napokban? Szinte mindannyiunknak igaza van. Itt egy szívszorító kijelentést fogok mondani neked. A matematika nagyon fontos az adattudomány számára, legyen az statisztika, valószínűség vagy algebra, vagy bármi. A statisztikák azt mutatják, hogy az általunk összegyűjtött adatoknak mintája van-e vagy sem. Ez arra készteti bennünket, hogy minden adatnak átlagnak és variációnak kell lennie. A valószínűség megmutatja nekünk az adatok jövőjét, függetlenül attól, hogy meg fognak történni vagy sem. Ezenkívül a múltról is szól.
A lineáris algebra az adatok tudományának alapja, mivel az adatok függvények és egyenletek körül forognak. Az adatokból vektorokat és mátrixokat is beszerezhetünk, amelyek a lineáris algebra kritikus részét képezik. Ha mester akar lenni az adattudományban, akkor kritikus, hogy tudd, hogyan működik a lineáris algebra. Kezdje el szeretni a matematikát, és elviszi nagy magasságokba.
2. Programozási készségek
Elmúltak azok a napok, amikor a statisztikusok tollal és papírral, vagy egy számológéppel dolgoztak egy vállalat eladásainak elemzésére vagy a versenytárs társaság eladásainak összehasonlítására. Most mindezeket a programozással meg tudjuk csinálni, nem mindegyiket, de ennél többet. Láthattuk, hogy az adatok hosszú távon mennek el minket, hogy az adatok konzisztensek voltak-e a múltban, és hogyan haladunk a jelenben.
A legjobb programozási nyelvek, amelyek Python és R programozási nyelven működnek az adattudományban. Ha egyszer megtanulod a Python-ot, akkor nem térhet vissza a többi programozási nyelvre, mert a Python nagyon egyszerű és egyszerű. Gondoljunk arra, hogy két ember beszéljen egymással mindkettő számára ismert nyelven. És amikor szükséges, vázlatokat rajzol, hogy pontosan megmutassa, mit jelent. Ezt csináljuk a Python-nal. Nincs fejlécfájl-interakció a programok számára. A bonyolultnak érzett problémákhoz vannak hozzárendelt könyvtárak, amelyek elvégzik a munkát az Ön számára. Importálja őket, és úgy gondolja, hogy megtörtént. Az R programozási nyelv azoknak szól, akik egyáltalán nem ismerik a programot. De hidd el; könnyű, mint gondolnád. Az R-et leginkább akkor használják, amikor további vázlatokra van szüksége. Jó ismerni a nyelv mindkét kezét, de kezdetben egy nyelv magasabb szintre vihet téged.
3. Megjelenítési készségek
Az újság elolvasásakor kihagyjuk és kihagyjuk a legfontosabb híreket, de azok, amelyeket olvastam, többnyire vázlatok. Emberi gondolat, hogy bármit is látni kell, és az agyában ugyanazt kell regisztrálni. Tehát elengedhetetlen a megjelenítési készség az adattudományban? Nagyon igennel válaszolnám. A talán 100 oldal teljes adatait kettő vagy három grafikonra vagy diagramra lehet minimalizálni. Nem érzed magadnak? Úgy érzem, olyan.
A grafikonok rajzolásához el kell látnunk az adatok mintáit. Tehát vannak olyan eszközök, amelyek segítenek bennünket? Örülök, hogy igennel mondom erre a kérdésre is. Az Excel egy nagyszerű eszköz, amely felhívja a szükséges táblázatokat és grafikonokat igényeink alapján. Az adatmegjelenítés néhány további eszköze a Tableau, az Infogram és a Datawrapper, stb. Tehát számos eszköz áll rendelkezésre, amelyek segítenek nekünk, amikor elveszünk az adat nagy tengereiben. Nagy vagy kicsi az adatok elengedhetetlenek ahhoz, hogy következtetéseinket levonjuk és bemutassuk vezetőségünknek. Mit tehetne még egy adatmegjelenítő eszköz, ahelyett, hogy segítené a diagramok készítését?
4. Kommunikációs készségek
Fontos, hogy eredményeinket akár csapattársak egy csoportjának, akár a felső vezetésnek továbbítsuk. A kommunikáció segít elérni egy olyan szintet, amely magasabb, mint amire valójában harcolunk. A jó kommunikátor segít megosztani ötleteinket és az adatok esetleges eltéréseinek megtalálását. A prezentációs készség a legfontosabb egy olyan projektben, amely bemutatja az adatok eredményeit és megtervezi a jövőt. Az előadás során fontos, hogy egymás szemébe nézzünk, hogy üzenetet közvetítsünk.
Az a tendencia, hogy elkerüljük ezt a készséget, miközben felkészülünk az adattudomány területére. Emberek, ez nem az utolsó megszerzendő képesség, hanem az a képesség, amelyet át kell járni, miközben más képességeket átélnek. A matematikai számítások elvégzése után szépnek tűnik, ha a problémát egy összefoglaló összegzéssel zárják le. A programozás során tanácsos hozzászólásokat fűzni a kódok közé, hogy azok, akik átmennek a kódon, jobban megértsék. A megjelenítő eszközök csak akkor érik el a befejezést, ha megfelelő címekkel díszítik és megfelelő magyarázattal szolgálnak. Ezért az írástudás és a verbális készség elkerülhetetlen az adattudományban.
Következtetés
Tehát hiányzott egy olyan megszerzendő képesség sem, hogy az adattudomány területén lehessen? Az analitikai készség ugyanolyan fontos, bár nem hangsúlyoztam, mert a matematika lefedi ezeket a forró témákat. Az adatok iránti érdeklődés és a csapatmunkára épülő vezetői készségek nagyszerűvé teszik az adattudományban. Befejezem ezt az írást, mondván, hogy egyetlen készség sem alábecsülve. És minden készség megszerezhető, hogy professzionális adattudós legyen. Hosszú távon nem szabad elkerülni az erőteljes munkát, hogy összpontosítson arra, amit csinál, és egy kis türelmet az adattisztításnál.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adattudományi készségekhez. Itt tárgyaljuk az adattudományi ismeretek bevezetését és különféle típusait. Megnézheti más kapcsolódó cikkeinket, hogy többet megtudjon-
- Adattudományi platform
- Adattudományi nyelvek
- Adattudományi karrier
- Bevezetés az adattudományba
- Az adattudomány életciklusának áttekintése