Введение в навыки работы с данными
Наука о данных - модное слово для всех охотников за вакансиями на рынке. Многих вдохновило то, что количество онлайн-платформ для обучения науке о данных превосходило другие компьютерные навыки. Итак, какие навыки необходимы, чтобы стать эффективным ученым данных? Знание приведенных данных достаточно или я должен узнать что-то новое? Я знаю немного статистики и превосходен, это будет хорошо, если вы специалист по данным? Видите, я очень хорошо разбираюсь в языках программирования, я думаю, что стану отличным специалистом по данным! Давайте проверим, какие навыки важны для исследователя данных.
Важные навыки работы с данными
Ниже приведены важные навыки для Data Scientist:
1. Статистика
Я был очень хорош в решении статистики и вероятностных проблем в школьные годы, которые я пропустил в своем мире программного обеспечения. Мир статистики потрясающий. Хорошо, по крайней мере, для меня и единомышленников. Так что же может вернуть меня к статистике, кроме Data Science? Поверьте мне, ребята; статистика действительно важна для анализа этого обширного пула данных. Сама статистика означает сбор, интерпретацию и анализ данных. Это объясняет, почему статистика важна в этой области. Прогнозирование будущих данных так же важно, как и анализ данных. Знание основ статистики и вероятности важно для прогнозирования поведения данных.
2. Python / R
Я ненавидел программирование больше всего на свете, потому что изучение C, C ++ и других было сложным, так как я совсем не понимал их логику. Как благословение, я наткнулся на язык Python, созданный Гвидо Ван Россумом. Это так просто, что мы можем ввести print («Hello World!») И мы получим вывод. На других языках нам нужно написать 3 строки, чтобы напечатать «Hello World». Все встроенные функции просты в освоении и понимании. Типы данных, такие как списки, кортежи, словари и другие, легко понять и изучить. Существует поговорка, что если мы изучаем Python, то не вернемся к другим языкам, так как это очень просто. У нас есть много библиотек для анализа данных и построения моделей в Python, таких как Numpy, pandas, matplotlib и так далее. Все эти библиотеки помогают построить хорошую модель для данных. Блокнот Jupyter хорош для задач анализа данных.
R был разработан Россом Ихакой и Робертом Джентльменом. R имеет статистические, графические и машинные методы обучения, такие же как и Python. Графическое представление R лучше по сравнению с python. Типы данных R включают символьные, числовые, целые, сложные и логические. Если python так хорош, то почему R? R также хорош для общения и программирования. Если вы новичок в мире программирования, лучше выучить язык R. R в основном используется для анализа данных, в то время как Python рассматривается как язык программирования общего назначения. Следовательно, полезно знать оба языка. Кто знает, вы можете стать мастером в обоих! Кроме того, оба они бесплатны для загрузки и использования в Windows, MacOS и Linux.
3. Excel / SQL
Когда мой начальник спросил меня, знаю ли я Excel, я был похож на того, кто его не знает. А если серьезно, ребята, в Excel есть чему поучиться. Статистические и вероятностные функции встроены в Excel. Глубокие знания в Excel важны для облегчения вычисления данных. Можно рисовать графики, анализ «что если», сводную таблицу для извлечения данных и множество других возможностей в Excel, которые сами по себе создают другой мир. Разве не удивительно думать, что Excel все еще используется как неизбежный инструмент в мире наук о данных? Графики и формулы помогают формулировать данные и видеть данные по-разному. Это помогает в визуализации данных. Excel также можно использовать как инструмент оптимизации.
Для получения данных из базы данных и работы с ними очень необходим SQL или язык структурированных запросов. SQL используется для создания таблицы без ее физического просмотра, либо для чтения данных из таблицы, либо для обновления данных в таблице. Чаще всего используются команды выбора, вставки и обновления. SQL имеет стандарт для своих команд. Мы можем назвать это точно как структурированный язык для базы данных. SQL не чувствителен к регистру, в отличие от python и R.
Excel - это программа, а SQL - язык программирования баз данных. SQL Server как система управления базами данных, а Excel используется для анализа и расчета данных. Знание того и другого одинаково важно, чтобы стать умелым исследователем данных.
4. Навыки общения
Быть мастером в Python и выполнять графическую интерпретацию после анализа данных не делает ученого, если вы не знаете, как сообщить результаты, которые вы сделали в данных. Общение очень важно как между членами команды, с которыми вы работали, так и с аудиторией. Когда собеседования с специалистом по данным проводятся, интервьюер ищет хорошие коммуникативные навыки, которые в сумме влияют на работу. Создание историй из данных не простая задача. Аудитория может быть из разных областей: технические и нетехнические люди. Вовлечение всех в одну презентацию утомительно и интересно. Специалист по данным должен быть хорошим рассказчиком.
5. Творчество
Творчество важно в науке о данных. Временами вам может быть очень трудно найти результат на основе данных, данных даже после применения всех известных вам анализов. Здесь вы должны использовать свое творческое мышление, чтобы предсказать, что возможно, а что нет. Это может помочь в получении хороших результатов для вашей интерпретации. Специалист по данным всегда должен знать, что может случиться с данными. Кроме того, исследователи данных должны работать со всеми людьми в компании, чтобы узнать поток данных. Ученые данных не могут работать в одиночку. Линейная алгебра, исчисление и численный анализ являются важными математическими темами для исследователя данных. Овладение всем этим может сделать вас отличным специалистом по данным. Но обновите базу знаний и будьте любопытны, чтобы узнать что-то новое всегда. Это может быть трудно узнать все, если вы только начинаете свою карьеру в науке о данных. Но тяжелая работа окупается в конце концов, и вам понравится играть с данными.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по навыкам Data Scientist. Здесь мы обсудили введение в Навыки Data Scientist, важные типы Навыков Data Scientist. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Языки науки о данных
- Что делают ученые данных? | Значение | Навыки и обязанности
- Типы данных в C
- Что такое моделирование данных?
- Matplotlib In Python
- Различные операции, связанные с кортежами