Увод у вештине података научника
Наука података је језива реч за све ловце на посао. Многима је то инспирисало да је број интернетских платформи за подучавање наука о подацима надмашио остале рачунарске вештине. Које су вештине потребне да бисте постали ефикасан научник података? Знање датих података је довољно или морам да научим нешто ново? Знам неколико статистика и екцел, да ли би било у реду бити научник података? Видите, веома сам добар у програмским језицима, мислим да ћу бити сјајан научник података! Хајде да проверимо које су вештине важне за научника података.
Важне вештине научника о подацима
Испод су важне вештине за Дата Сциентист:
1. Статистика
У школским данима сам био врло добар у решавању статистика и вероватноћа проблема који су ми недостајали у свету софтвера. Свет статистике је сјајан. У реду, барем за мене и истомишљенике. Па шта би ме могло вратити на статистику осим Дата Сциенцеа? Верујте ми људи; статистика је заиста важна за анализу овог огромног скупа података. Сама статистика значи прикупљање, тумачење и анализу података. Ово објашњава зашто су статистике важне у овој области. Предвиђање будућих података једнако је важно као и анализа података. Знање о основама статистике и вероватноћа су важни за предвиђање понашања података.
2. Питхон / Р
Мрзео сам програмирање више од свега, јер је учење Ц, Ц ++ и других било компликовано, јер уопште нисам разумео њихову логику. Као благослов, наишао сам на Питхон-ов језик који је створио Гуидо Ван Россум. Толико је лако да можемо унијети принт ('Хелло Ворлд!') И добити излаз. На осталим језицима морамо написати 3 ретка да бисмо штампали 'Хелло Ворлд'. Све уграђене функције се лако могу научити и разумети. Типове података попут листа, подешавања, речника и других лако је схватити и научити. Постоји изрека да ако учимо питхон, нема повратка на друге језике јер је то једноставно. Имамо много библиотека за анализу података и израду модела у питхон-у као што су Нумпи, панде, матплотлиб и тако даље. Све ове библиотеке помажу у стварању доброг модела за податке. Јупитер нотебоок је добар за прављење проблема са подацима.
Р су развили Росс Ихака и Роберт Гентлеман. Р има статистичке, графичке и машинске методе учења исте као и питхон. Графички приказ Р је бољи у поређењу са питоном. Р-ове врсте података укључују карактер, нумерички, цели број, сложени и логички. Ако је питхон тако добар, зашто онда Р? Р је добар и за комуникацију и програмирање. Ако сте нови у свету програмирања, боље је да научите Р језик. Р се углавном користи за анализу података док се питхон сматра програмским језиком опште намене. Стога је корисно познавање оба језика. Ко зна, можда обоје постанете мајстор! Такође су обе бесплатне за преузимање и коришћење у Виндовсима, МацОС-у и Линуку.
3. Екцел / СКЛ
Када ме је шеф питао да ли познајем Екцел, био сам као онај ко то не зна. Али озбиљно момци, постоји много тога за научити у екцелу. Функције статистике и вероватноће су уграђене у детаље, а дубоко знање у екцелу је важно тако да олакшава израчунавање података. Графикони се могу цртати, шта се може урадити ако се направи анализа, окретна табела за вађење података и много више опција у екцелу, што само по себи чини другачији свет. Није ли невероватно помислити да се екцел и даље користи као незаобилазно средство у свету науке о подацима? Графикони и формуле помажу у формулисању података и на другачији увид у податке. Ово помаже у визуелизацији података. Екцел се такође може користити као алат за оптимизацију.
Да бисте добили податке из базе и радили са подацима, веома је потребан СКЛ или структурирани језик упита. СКЛ се користи за креирање табеле, а да је физички не видите, или за читање података из табеле или за ажурирање података у табели. Најчешће коришћене команде су одабир, убацивање и ажурирање. СКЛ има стандард за своје команде. Можемо га тачно назвати структурираним језиком за базу података. СКЛ није осетљив на велика слова, за разлику од питхона и Р.
Екцел је програм док је СКЛ програмски језик базе података. СКЛ Сервер као систем за управљање базама података док се екцел користи за анализу и израчунавање података. Знање обоје је подједнако важно да бисте постали вешт научник података.
4. Вештине комуникације
То што сте мајстор у питхону и ради графичку интерпретацију након што ради анализу података, не чини научника података ако не знате како да саопштите своја открића у подацима. Комуникација је веома битна између чланова тима са којима радите и публике. Када се раде разговори са научницима података, анкетар тражи добре комуникацијске вештине које представљају тежину за посао. Стварање прича из података није лак задатак. Публика може бити из различитих области: технички и нетехнички људи. Укључивање свих у једну презентацију напорно је и занимљиво. Научник података требао би бити добар приповједач.
5. Креативност
Креативност је важна у науци о подацима. Понекад вам може бити тешко да пронађете исход из података даних чак и након примене свих анализа које знате. Овде би требало да користите своје креативно размишљање да бисте предвидјели шта је могуће, а шта није. То вам може помоћи у постизању добрих резултата за вашу интерпретацију. Научнику података увек треба бити занимљиво да зна шта се може догодити са датим подацима. Такође, научници са подацима треба да раде са свим људима у компанији како би знали ток података. Научници са подацима не могу радити сами. Линеарна алгебра, калкулус и нумеричка анализа важне су математичке теме за научника података. Савладавање свега овога може вас учинити сјајним научником података. Али ажурирајте базу знања и будите радознали да увек научите нешто ново. Можда ће бити тешко научити све ако тек започињете своју каријеру у науци о подацима. Али напоран рад се на крају исплати и ви ћете се вољети играти са подацима.
Препоручени чланци
Ово је водич за вештине Дата Сциентист. Овде смо разговарали о уводу у Дата Сциентист Скиллс, важним врстама Дата Сциентист Скиллс. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Језици науке о подацима
- Шта раде научници са подацима? | Значење | Вештине и одговорности
- Типови података на Ц
- Шта је моделирање података?
- Матплотлиб Ин Питхон
- Различите операције повезане са Туповима