Введение о том, как стать специалистом по данным

Вы когда-нибудь думали о математике или статистике, сидящем в ИТ-компании, занимающимся программным обеспечением или наоборот? Ну, работа исследователя данных требует этого. Нужно, чтобы люди знали математику, статистику, предметные знания и знания в области программирования. Тот, кто очень интересуется кусками данных и тем, что они собираются делать в этом мире, также может быть удивлен наукой о данных. Фактически, любой, кто имеет базовую степень бакалавра, может стать специалистом по данным. Многие люди в поисках того, как стать специалистом по данным. Я думаю, что это самая популярная тема в интернете.

Что такое Data Scientist?

Давайте посмотрим на детали того, что представляет собой ученый по данным, будь то опыт в предметной области, опыт программирования или математика.

1. Основная математика

Многие из нас, возможно, ненавидели математику в наши детские дни, что нам даже не нравился учитель, который преподавал математику. Я здесь, чтобы раскрыть всем известный секрет. Математика, включая алгебру, матрицы и некоторые исчисления, очень нужна в области науки о данных. Исследуя огромные данные, мы будем в восторге от того, как эти матрицы или исчисление «ничего не дают» могут это сделать. Математика сама по себе интересна, если кто-то интересуется этим предметом. Развейте подлинный интерес к математике, и вы сделаете это правильно. Теперь люди, которые любят математику, как я, кивают вам и продолжайте.

2. Статистика

В детстве, изучая вероятность и статистику, я никогда не думал, что вероятность будет следовать за мной всю жизнь. Важность статистики в науке о данных неизбежна. Мы используем много теорем и статистических формул, чтобы понять данные и предсказать будущее данных. Даже если вы потерялись в огромных данных, статистика может помочь вам выбрать правильный путь. Теории и формулы, доказанные великими учеными, не подведут, не так ли? Распространение и исследование данных может быть легко сделано с помощью статистики.

3. Навыки программирования

Получив представление о данных с помощью математики, очень приятно визуализировать их. Что, если какое-то кодирование поможет нам сделать это легко! Python и R являются хорошо известными языками программирования, которые помогают ученым легко выполнять свою работу. Статистика легко работает с обоими языками, так что распространение и исследование огромных данных можно легко увидеть с помощью двух или трех шагов кодирования.

Не обязательно знать обе стороны языка в руке. Знание одного языка поможет вам достичь больших высот в вашей карьере в области наук о данных. Если вы новичок в Python или R, сделайте глубокий вдох и поднимитесь. Оба языка легко выучить и понять. Ничто не может помешать вам стать специалистом по данным.

4. Визуализация данных

Визуализация данных очень важна в области науки о данных, так как вы должны знать, как ваши данные ведут себя после анализа. Если бы вы могли хорошо предвидеть это, то вы уже на полпути к началу исследования данных. Анализируя данные, представьте, куда данные могут вас привести, если вы поступите правильно. Или что произойдет, если вы выберете противоположную сторону дороги? Люди могут смеяться надо мной, если я скажу, что творчество является важной частью визуализации данных. Но это правда. Графики и графики могут очень помочь вам в выполнении работы без выполнения всех вычислений и кодирования. Некоторые инструменты визуализации данных включают Excel, Tableau, Google диаграммы и так далее.

5. Машинное обучение

Наука о данных - это анализ данных; машинное обучение строит модель из данных. Машинное обучение помогает понять помеченные и немаркированные данные, дает вам четкое представление о различных типах регрессии и предсказывает, какими могут быть будущие данные. С появлением новых технологий и различных способов, с помощью которых создается новая куча данных, важно, чтобы данные были в наших руках, чтобы быть хорошо известными и помогать нам предсказывать наше будущее. Машинное обучение помогает в этом. Традиционные подходы машинного обучения могут быть свергнуты глубоким обучением. Нейронные сети думают как человеческий мозг, а искусственный интеллект сделает нашу жизнь проще с данными. Базовые знания в области глубокого обучения важны для того, чтобы быть эффективным специалистом по данным.

6. Знание данных

Это должно быть первой темой на этой странице. Знание ваших данных очень важно. Домен, к которому относятся данные, отсутствуют ли какие-либо соответствующие столбцы, форма и размер данных, а также поведение данных необходимо знать, чтобы сделать правильные выводы. Недостающие данные следует заменить или удалить в зависимости от релевантности столбца. Надлежащая забота должна быть найдена для маркированных и немаркированных данных. Метод регрессии, который необходимо соблюдать, должен быть рассмотрен после надлежащего изучения данных.

7. Навыки общения

По завершении очистки, исследования и анализа данных крайне важно информировать об этих событиях заинтересованных членов команды, а также руководство. Навыки общения здесь пригодятся. Важно продемонстрировать свою работу с максимальным терпением с точки зрения непрофессионала, чтобы тот, кто присутствует в презентации, понял суть сообщения, которое вы пытаетесь передать. Поговорите с людьми, которые действительно заинтересованы в вашей работе, получите информацию от людей, которые работают в течение многих лет, и заставьте всех понять важность анализа данных. Хорошее общение помогает делать все это методично.

Вывод

Вы должны быть в курсе рынка и соответственно анализировать свои данные. Работа трудно для ваших данных и сделать идеальный анализ, как небольшая ошибка означает прищурив вашу организацию. Никто не хочет этого делать. Специалист по данным может специализироваться в любой области, потому что огромные данные присутствуют во всех областях науки в мире. Знание всех вышеупомянутых тем само по себе не может сделать вас опытным специалистом по данным. Вы должны быть трудолюбивы и всегда открыты для новых идей. Как мир меняется, так и поле данных.

Рекомендуемые статьи

Это руководство к тому, как стать специалистом по данным. Здесь мы обсуждаем введение в науку о данных и что такое наука о данных. Вы можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше-

  1. Введение в науку о данных
  2. Языки науки о данных
  3. Алгоритмы Науки Данных
  4. Библиотеки Python для науки о данных
  5. Навыки, необходимые для Data Scientist