Увод о томе како постати научник података

Да ли сте икада размишљали о томе да математичар или статистичар сједи у ИТ компанији, ради софтвер или обратно? Па, посао научника Дата га тражи. Потребно је да људи знају математику, статистику, стручност у домену и знање програмирања. Онај кога веома занимају делови података и шта ће радити на овом свету такође може бити изненађен науком о подацима. У ствари, свако ко има основни додипломски студиј може постати научник података. Многи људи гледају како постати научник података. Мислим да је то најтраженија тема на Интернету.

Шта је Дата Сциентист?

Погледајмо у детаље шта је научник података, било да је то домен експертизе или програмска позадина или математика.

1. Основна математика

Многи од нас су у данима детињства можда мрзели математику да нам се чак није допао ни учитељ који је предавао математику. Овде сам да откријем добро познату тајну. Математика која укључује алгебру, матрице и неке прорачуне веома је потребна у пољу науке о подацима. Док истражујемо огромне податке, остат ћемо у чуду како би ове матрице или добри рачуни могли то учинити. Математика је сама по себи фасцинантна ако се неко занима за предмет. Развијте истинско интересовање за математику и то ћете учинити добро. Сада људи, који воле математику попут мене, климну вам главом и крените напред.

2. Статистика

Током детињства, док сам учио вероватноћу и статистику, никада нисам мислио да ће ме вероватноћа пратити целог живота. Важност статистике у науци о подацима је неизбежна. Ми користимо многе теореме и формуле статистике да бисмо разумели податке и предвидјели будућност података. Чак и ако се изгубите у огромним подацима, статистика вам може помоћи да кренете правим путем. Теорије и формуле које доказују велики научници неће пропасти, зар не? Дистрибуција и истраживање података може се лако извршити уз помоћ статистика.

3. Вештине програмирања

Након што стекнете идеју о подацима уз помоћ математике, заиста је лепо визуелизовати их. Шта ако нам неко кодирање помогне да то урадимо лако! Питхон и Р су познати програмски језици који помажу научницима података да лако раде свој посао. Статистички подаци лако функционишу са оба језика, а дистрибуција и истраживање огромних података лако се може видети у два или три корака кодирања.

Није неопходно знати обе стране језика у руци. Стручност на једном језику помаже вам да достигнете велике висине у каријери науке о подацима. Ако сте нови за Питхон или Р, дубоко удахните и повуците се. Оба језика је лако научити и разумети. Ништа вас не може спречити да постанете научник података.

4. Визуализација података

Визуализација података је веома важна у пољу науке о подацима, јер бисте требали знати како се ваши подаци понашају након анализе. Ако сте то добро могли да предвидите, на почетку истраживања већ сте на пола пута. Док анализирате податке, визуализујте где вас подаци могу одвести ако кренете правим путем. Или шта се догађа ако кренете на супротну страну пута? Људи ми се могу смијати ако кажем да је креативност важан део визуализације података. Али то је тачно. Графикони и графикони могу вам пуно помоћи у обављању посла без извршавања свих израчуна и декодирања. Неки алати за визуелизацију података укључују Екцел, Таблеау, Гоогле карте и тако даље.

5. Машинско учење

Наука података говори о анализи података; машинско учење гради модел из података. Машинско учење помаже вам да разумете обележене и необележене податке даје вам јасну слику разних врста регресије и предвиђа како могу бити будући подаци. Са појавом нових технологија и различитих начина на које се ствара нова гомила података, важно је да подаци буду у нашим рукама познати и помажу нам да предвидимо нашу будућност. Машинско учење помаже у томе. Традиционални приступи машинском учењу могу се деростирати дубоким учењем. Неуронске мреже размишљају попут људског мозга и помало АИ олакшаће нам живот. Основно знање дубоког учења важно је како бисте били ефикасан научник података.

6. Знање података

Ово би требало бити прва тема на овој страници. Познавање података је врло важно. Домена којој подаци припадају, недостају ли било који релевантни ступци, облик и величина података и понашање података неопходни су како би се добили исправни закључци. Недостајуће податке треба заменити или уклонити на основу важности колоне. Потребно је посветити одговарајућу пажњу проналажењу обележених и необележених података. Метода регресије коју треба следити мора се узети у обзир након одговарајућег проучавања података.

7. Вештине комуникације

Након што се подаци о чишћењу, истраживању и анализи података заврше, од пресудног је значаја информисати о догађајима дотичних чланова тима, као и менаџмента. Овде су вам корисне комуникацијске вештине. Важно је да лаички покажете свој рад са максималним стрпљењем, тако да онај ко из презентације добије суштину поруке коју покушавате да пренесете. Разговарајте са људима који су искрено заинтересирани за ваш рад, добијте информације од људи који раде већ дужи низ година и учините да сви схвате важност анализе података. Добра комуникација помаже у обављању свих ових ствари на методички начин.

Закључак

Требало би да будете информисани о тржишту и у складу с тим развили анализу података. Напорно радите на својим подацима и урадите савршену анализу јер мала грешка значи зезнути вашу организацију. Нико то не жели. Научник података може се специјализовати у било којој области јер су огромни подаци присутни у свим областима науке у свету. Познавање свих горе наведених тема само по себи не може вас учинити квалификованим научником података. Увек бисте требали бити марљиви и отворени за нове идеје. Како се свет мења, тако се мијења и поље података.

Препоручени чланци

Ово је водич за то како постати научник података. Овде смо расправљали о уводу у Дата Сциенце и шта је наука о подацима. Можете да прођете кроз остале повезане чланке да бисте сазнали више -

  1. Увод у науку о подацима
  2. Језици науке о подацима
  3. Алгоритми за науку о подацима
  4. Питхон библиотеке за науку о подацима
  5. Вештине потребне за Дата Сциентист

Категорија: