✅ Навыки Данных Науки - Типы Различных Навыков Науки Данных

Введение в навыки науки о данных

Введение в навыки науки о данных

Наука о данных, ах такая прекрасная профессия в словах и делах тех, кто любит делать работу! Как важный момент для каждой работы, любовь к профессии очень важна. Поэтому, чтобы любить работу, нужно обладать необходимыми навыками, чтобы делать то же самое, будь то встроенный или приобретенный. Мы видели много бизнесменов, которые приобретают бизнес у своей семьи и превращают его в империю. И другие бизнес-слои, которые готовятся к худшему, приобретают навыки и становятся лучшими в игровом автомате. Теперь давайте посмотрим на навыки работы с данными.

Типы Навыков Науки Данных

Ниже приведены типы навыков данных науки:

1. Технические навыки

Кто из нас ненавидел математику как предмет в школьные годы? Почти все мы правы. Здесь я собираюсь рассказать вам душераздирающее откровение. Математика очень важна для науки о данных, будь то статистика, вероятность или алгебра или что-то еще. Статистика показывает нам, что данные, которые мы собрали, имеют закономерность или нет. Это заставляет нас сказать, что должно быть среднее значение и вариация для всех данных. Вероятность показывает нам будущее данных, будет ли это происходить или нет. Также это говорит о прошлом.

Линейная алгебра является основой науки о данных, поскольку данные вращаются вокруг функций и уравнений. Также из данных мы могли бы получить векторы и матрицы, которые являются важной частью линейной алгебры. Если вы хотите стать мастером в науке о данных, очень важно знать, как работает линейная алгебра. Начните любить математику, и это приведет вас к большим высотам.

2. Навыки программирования

Прошли те времена, когда статистики работали с ручкой и бумагой или с калькулятором, чтобы проанализировать продажи компании или для сравнения продаж компании-конкурента. Теперь мы могли бы делать все эти вещи с помощью программирования, не все это, а больше, чем это. Мы могли видеть, насколько далеко зашли данные в долгосрочной перспективе, были ли данные последовательными в прошлом и как мы поступаем в настоящем.

Лучшие языки программирования, которые работают для науки о данных на языке программирования Python и R. Если вы изучите Python один раз, вам не придется возвращаться к другим языкам программирования, потому что Python очень прост и прост. Представьте, что два человека разговаривают друг с другом на языке, известном им обоим. А когда нужно, рисую эскизы, чтобы показать, что именно имелось в виду. Это то, что мы делаем с Python. Нет заголовка файлов взаимодействий для программ. Для проблем, которые вы считаете сложными, есть специальные библиотеки, которые сделают эту работу за вас. Импортируйте их и считайте, что это сделано. Говорят, что язык программирования R предназначен для тех, кто вообще не знает программу. Но поверь мне; это проще, чем вы думаете. R в основном используется, когда вам нужно больше набросков. Хорошо знать обе стороны языка в руках, но в начале один язык может вывести вас на более высокий уровень.

3. Навыки визуализации

Когда мы читаем газету, мы просматриваем и пропускаем самые важные новости, но те, которые мы читаем, в основном с набросками. Это человеческое понятие видеть что-то и быть зарегистрированным примерно таким же в уме. Так необходим ли навык визуализации в науке о данных? Я бы ответил на это большим да. Все данные, возможно, 100 страниц могут быть сведены к двум или трем графикам или графикам. Тебе не кажется, что это круто? Я чувствую себя так.

Для того, чтобы нарисовать графики, необходимо визуализировать шаблоны данных. Так есть ли инструменты, которые помогают нам сделать это? Я также рад ответить на этот вопрос. Excel - отличный инструмент, который рисует необходимые графики и диаграммы в зависимости от наших потребностей. Некоторые другие инструменты для визуализации данных включают Tableau, Infogram, Datawrapper и так далее. Таким образом, существует множество инструментов, которые могут помочь нам, когда мы теряемся в большом море данных. Большие или малые данные необходимы для того, чтобы мы сделали выводы и представили их нашему руководству. Что еще может сделать инструмент визуализации данных вместо того, чтобы помогать нам составлять диаграммы?

4. Навыки общения

Крайне важно донести наши выводы до группы товарищей по команде или высшего руководства. Общение помогает нам достичь более высокого уровня, чем то, за что мы действительно боремся. Хороший коммуникатор помогает нам делиться своими идеями и находить несоответствия в данных. Навыки презентации наиболее важны в проекте для демонстрации результатов данных и планирования будущего. Во время презентации важно смотреть друг другу в глаза, чтобы передать сообщение.

Тем не менее, существует тенденция избегать этого навыка при подготовке к области науки о данных. Люди, это не последний навык, который нужно приобрести, но навык, который нужно пройти, проходя через другие навыки. После выполнения вычислений в математике, это выглядит прекрасно, если проблема заканчивается с потрясающим резюме. При программировании рекомендуется добавлять комментарии между кодами, чтобы те, кто просматривает код, понимали его лучше. Инструменты визуализации получают завершающее касание только тогда, когда они украшены правильными заголовками и даны надлежащие объяснения. Следовательно, письменные и устные навыки неизбежны в науке о данных.

Вывод

Итак, я упустил какой-либо навык, который можно приобрести, чтобы вы могли быть в области науки о данных? Аналитические навыки одинаково важны, хотя я не подчеркивал это, потому что математика охватывает все эти горячие темы. Любопытство к данным и лидерские навыки для совместной работы делают вас замечательными в науке о данных. Я хотел бы завершить это письмо, сказав, что никакие навыки не недооценены. И все навыки можно приобрести, чтобы стать профессиональным специалистом по данным. Тяжелая работа, чтобы сосредоточиться на том, что вы делаете, немного терпения, чтобы сделать очистку данных не следует избегать в долгосрочной перспективе.

Навыки Данных Науки - Типы Различных Навыков Науки Данных