Увод у вештине научних података
Дата Сциенце, ах тако лепа професија речима и делима који воле посао! Као важна тачка сваког посла, љубав према професији је веома важна. Да бисте волели посао, треба имати потребне вештине да би то исто радило, било да је уграђено или стечено. Видели смо много привредника који посао купују од породице и граде га у царство. И други пословни слојеви, који се припремају да се суоче са најгорим, стекну вештине и постану најбољи у слот-у. Сада, да видимо вештине науке о подацима.
Врсте вештина научних података
Следе врсте типова научних вештина:
1. Техничке вештине
Колико нас је мрзело математику као предмет током школских дана? Скоро сви смо у праву. Овде ћу вам рећи срдачно откривење. Математика је веома важна за науку о подацима, било да је то статистика, вероватноћа или алгебра или шта већ. Статистика нам показује да подаци које смо прикупили имају образац или не. Због тога морамо рећи да би требало постојати просјек и варијације за све податке. Вероватноћа нам показује будућност података, без обзира да ли ће се то догодити или не. Такође, то говори и о прошлости.
Линеарна алгебра је основа науке о подацима јер се подаци врте око функција и једначина. Такође из података бисмо могли добити векторе и матрице који су пресудни део линеарне алгебре. Ако желите да будете мајстор у науци о подацима, од пресудног је значаја да знате како функционише линеарна алгебра. Почните да волите математику и то ће вас одвести у велике висине.
2. Вештине програмирања
Прошли су дани када су статистичари радили оловком и папиром или калкулатором како би анализирали продају компаније или да би анализирали продају конкурентске компаније. Сада смо све ове ствари могли радити с програмирањем, не све ове, али више од ових. Могли смо видјети колико нас подаци дугорочно воде, да ли су подаци били досљедни у прошлости и како радимо у садашњости.
Најбољи програмски језици који раде за науку података на програмском језику Питхон и Р. Ако научите Питхон једном, нема повратка назад на остале програмске језике јер је Питхон врло лак и једноставан. Размотримо двоје људи који међусобно разговарају на језику који је познат обојици. И по потреби, цртајући скице да се покаже шта тачно значи. То је оно што радимо са Питхон-ом. Нема интерактивних датотека за програме. За проблеме који се осећају компликованим, додељене су библиотеке које ће радити посао уместо вас. Увезите их и сматрајте да је завршено. Каже се да је програмски језик намењен онима који програм уопште не знају. Али верујте ми; лако је него што мислите. Р се углавном користи када вам треба више скица. Добро је познавати обје стране језика у руци, али у почетку вас један језик може одвести на виши ниво.
3. Вештине визуелизације
Када читамо новине, прескачемо и прескачемо најважније вести, али оне које читамо углавном су са скицама. Људски је појам било шта видети и бити регистрован приближно исто у уму. Да ли је вештина визуелизације неопходна у науци о подацима? Одговорио бих с великим Да. Целокупни подаци од можда 100 страница могу се свести на два или три графа или цртежа. Не мислите ли да је цоол? Осећам се тако.
Да бисте нацртали графиконе, морате визуелизовати обрасце података. Постоје ли неки алати који нам помажу у томе? Драго ми је да могу да кажем и овом питању. Екцел је одличан алат који црта потребне графиконе и графиконе на основу наших потреба. Неки други алати за визуелизацију података укључују Таблеау, Инфограм и Датавраппер итд. Дакле, постоји много алата који нам помажу када се изгубимо у великом мору података. Било да су велики или мали, подаци су нам битни да бисмо могли да извучемо своје закључке и представимо их руководству. Шта би друго могао учинити алат за визуализацију података, а не да нам помогне да направимо графиконе?
4. Вештине комуникације
Најважније је да своја сазнања пренесемо или групи саиграча или вишем руководству. Комуникација нам помаже да достигнемо ниво виши од оног за што се ми стварно боримо. Будући да је добар комуникатор, помаже нам да делимо своје идеје и да у подацима пронађемо разлике. Вјештина презентације најважнија је у пројекту који ће приказати налазе података и планирати будућност. Гледати једни друге како би пренијели поруку важно је током презентације.
Међутим, постоји тренд избегавања ове вештине док се припремају за област науке о подацима. Људи, ово није последња вештина коју треба да стекне, већ вештина кроз коју треба проћи док пролазите кроз друге вештине. Након што сте урадили прорачуне из математике, изгледа прелепо ако се проблем заврши кратким резимеом. Приликом програмирања саветује се додавање коментара између кода како би их они који пролазе кроз код боље разумели. Алати за визуализацију довршавају се само када су украшени одговарајућим насловима и одговарајућим објашњењима. Стога су писмене и вербалне вештине неизбежне у науци о подацима.
Закључак
Да ли сам пропустио да стекнем било коју вештину да бисте били у пољу науке о подацима? Аналитичке вештине су подједнако важне иако то нисам нагласио, јер математика покрива све те вруће теме. Радозналост у погледу података и вештине лидерства за заједнички рад у тиму чини вас сјајним у науци о подацима. Закључио бих ово писање рекавши да ниједна вештина није потцењена. И све вештине могу се стећи да постану професионални научник података. Тежак рад за фокусирање на оно што радите, мало стрпљења да бисте очистили податке неће се избећи дугорочно.
Препоручени чланци
Ово је водич за Дата Сциенце Скиллс. Овде смо разговарали о увођењу и различитим врстама вештина науке о подацима. Можете и да прођете кроз наше друге сродне чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциенце Платформ
- Језици науке о подацима
- Каријера науке о подацима
- Увод у науку о подацима
- Преглед животног циклуса науке о подацима