Bevezetés az adattudós készségeibe
Az adattudomány szó a piacon található összes vadász számára. Sokat inspirált, hogy az adattudomány oktatására szolgáló online platformok száma meghaladta a többi számítógépes ismeretet. Szóval milyen ismeretekre van szükség ahhoz, hogy hatékony adattudós legyen? A megadott adatok ismerete elegendő, vagy kell valami újat megtanulnom? Tudok néhány statisztikát és excel-et, rendben lesz-e adattudósnak lenni? Lásd, nagyon jól tudok programozni a nyelveket, azt hiszem, nagyszerű adattudós leszek! Nézzük meg, hogy mely ismeretek fontosak az adattudós számára.
Fontos adattudós tudás
Az alábbiakban bemutatjuk a Data Scientist fontos készségeit:
1. Statisztika
Nagyon jól jártam statisztikai és valószínűségi problémák megoldásában az iskolai napjaim alatt, amelyeket hiányoztam a szoftvervilágomban. A statisztika világa fantasztikus. Oké, legalábbis nekem és hasonló gondolkodású embereknek. Szóval mi hozhat vissza engem az adattudománytól eltérő statisztikákhoz? Higgy nekem emberek; A statisztikák valóban fontosak e hatalmas adatkészlet elemzéséhez. Maga a statisztika az adatok gyűjtését, értelmezését és elemzését jelenti. Ez magyarázza, hogy miért fontosak a statisztikák ezen a területen. A jövőbeli adatok előrejelzése ugyanolyan fontos, mint az adatok elemzése. A statisztikák alapjainak ismerete és a valószínűség fontos az adatok viselkedésének előrejelzéséhez.
2. Python / R
Sokkal inkább utáltam a programozást, mert a C, C ++ és mások tanulása bonyolult volt, mivel egyáltalán nem értettem a logikájukat. Áldásként a Pyido nyelvén találkoztam, amelyet Guido Van Rossum készített. Olyan egyszerű, hogy beléphetünk a nyomtatásba ('Hello World!') És megkapjuk a kimenetet. Más nyelveken 3 sort kell írni a 'Hello World' nyomtatáshoz. Az összes beépített funkció könnyen megtanulható és megérthető. Az olyan adattípusok, mint a listák, a listák, a szótárak és más, könnyen megfoghatók és megtanulhatók. Van egy mondás, hogy ha megtanulunk python-t, akkor nem térhetünk vissza más nyelvekre, mivel ez rendkívül egyszerű. Számos könyvtár van az adatok elemzéséhez és a modell felépítéséhez pythonban, például Numpy, pandák, matplotlib és így tovább. Mindezek a könyvtárak segítenek az adatok megfelelő modelljének felépítésében. A Jupyter notebook jó adatelemzési problémák megoldására.
Az R-t Ross Ihaka és Robert Gentleman fejlesztették ki. R statisztikai, grafikus és gépi tanulási módszerekkel rendelkezik, mint a python. Az R grafikus ábrázolása jobb a pythonhoz viszonyítva. Az R adattípusai közé tartozik a karakter, numerikus, egész szám, komplex és logikus. Ha a python olyan jó, akkor miért R? R jó a kommunikációhoz és a programozáshoz is. Ha még nem ismeri a programozási világot, akkor jobb, ha megtanulja az R nyelvet. Az R-t főleg az adatok elemzésére használják, míg a python-ot általános célú programozási nyelvnek tekintik. Ezért előnyös mindkét nyelv ismerete. Ki tudja, mindkettőben mesterré válhat! Ezenkívül mindkettő ingyenesen letölthető és használható Windows, MacOS és Linux rendszereken.
3. Excel / SQL
Amikor a főnököm megkérdezte tőlem, ismerem-e az Excel-t, olyan voltam, mint aki nem ismeri. De komolyan, srácok, még sok minden megtanulható az excelben. A statisztikák és a valószínűségi függvények be vannak építve az excel mély ismeretei fontosak, hogy megkönnyítsék az adatok kiszámítását. Rajzolhat grafikonokat, mi történhet, ha elemzést lehet végezni, pivot táblát az adatok kinyerésére és még sok más lehetőséget Excelben, amely önmagában más világot hoz létre. Nem hihetetlen azt gondolni, hogy az excelt továbbra is elkerülhetetlen eszközként használják az adattudomány világában? A diagramok és a képletek segítenek az adatok megfogalmazásában és az adatok eltérő megjelenésében. Ez elősegíti az adatok megjelenítését. Az Excel optimalizációs eszközként is használható.
Annak érdekében, hogy adatokat szerezzen az adatbázisból, és az adatokkal dolgozzon, nagyon szükséges az SQL vagy a strukturált lekérdezési nyelv. Az SQL-t egy tábla létrehozásához használják fizikai látás nélkül, vagy az adatok olvasásához a táblából, vagy a táblázat adatainak frissítésére. A leggyakrabban használt parancsok a kiválasztás, beillesztés és frissítés. Az SQL rendelkezik a parancsok szabványával. Pontosan úgy hívhatjuk, mint az adatbázis strukturált nyelve. Az SQL a kis- és nagybetűk között nem érzékeny, ellentétben a python-nal és R-vel
Az Excel egy program, míg az SQL az adatbázis-programozási nyelv. Az SQL Server adatbáziskezelő rendszerként, míg az excel adatanalízis és számítás. Mindkettő ismerete ugyanolyan fontos, hogy ügyes adattudós legyen.
4. Kommunikációs készségek
Ha a python mestere vagy, és az adatok elemzése után elvégzi a grafikus értelmezést, akkor az adattudomány tudósává nem válik, hacsak nem tudja, hogyan kell az adatokban közölni a megtett eredményeket. A kommunikáció nagyon fontos a csapat tagjai között, akikkel dolgoztál, valamint a közönség felé. Adattudós interjúk készítésekor az interjú készítője olyan jó kommunikációs készségeket keres, amelyek a munka súlyát jelentik. Az adatokból származó történetek létrehozása nem könnyű feladat. A közönség különböző területeken lehet: műszaki és nem technikai emberek. Fárasztó és érdekes mindenki bevonása egyetlen prezentációba. Az adattudósnak jó mesemondónak kell lennie.
5. Kreativitás
A kreativitás fontos az adattudományban. Időnként valószínűleg nehezen tud eredményt találni a megadott adatokból, még az összes elemzés elvégzése után is. Itt a kreatív gondolkodásmóddal kell megjósolnia, melyik lehetséges, és melyik nem. Segíthet abban, hogy jó eredményeket érjen el értelmezése szempontjából. Az adattudósnak mindig kíváncsi kell lennie arra, hogy megtudja, mi történhet a megadott adatokkal. Az adattudósoknak együtt kell működniük a vállalat minden emberével is, hogy megismerjék az adatáramlást. Az adattudósok nem dolgozhatnak egyedül. A lineáris algebra, a kalkulus és a numerikus elemzés fontos matematikai témák az adattudós számára. Mindezek elsajátítása kiváló adattudósmá válhat. De frissítse a tudásbázist, és kíváncsi legyen, hogy mindig valami újat tanuljon. Nehéz lehet mindent megtanulni, ha éppen az adattudományi karrierjét kezdte meg. De a kemény munka végül kifizetődik, és imádni fogod az adatokkal való játékot.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az adattudós készségeihez. Itt megvitattuk az Data Scientist Skills bevezetését, az Data Scientist Skills fontos típusait. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Adattudományi nyelvek
- Mit csinálnak az adattudósok? | Jelentés | Készségek és felelősségek
- Adattípusok C-ben
- Mi az adatmodellezés?
- Matplotlib a Pythonban
- Különböző műveletek a Tuples-szel kapcsolatban