Introduksjon om hvordan du blir dataforsker

Har du noen gang tenkt på en matematiker eller statistiker som sitter i et IT-selskap, driver med programvarearbeid eller omvendt? Databehandlerens jobb ber om det. Det må folk kjenne til matte, statistikk, domenekompetanse og programmeringskunnskap. En som er veldig interessert i biter av data og hva de skal gjøre i denne verden, kan også bli overrasket av datavitenskap. Faktisk kan alle med grunnleggende grader bli en dataforsker. Mange mennesker er på utkikk etter hvordan de kan bli dataforskere. Jeg tror at det er det mest søkte emnet på internett.

Hva er dataforsker?

La oss se nærmere på hva som er dataforsker, enten det er domenekompetanse eller programmeringsbakgrunn eller matematikk.

1. Grunnleggende matematikk

Mange av oss kan ha hatet matematikk i barndommens dager at vi ikke engang likte læreren som underviste i matematikk. Jeg er her for å avsløre en kjent hemmelighet. Matematikk inkludert algebra, matriser og noe beregning er veldig behov for innen datavitenskap. Mens vi utforsker enorme data, vil vi være over ærefrykt for hvordan disse "gode for ingenting" matriser eller regnestykker kan gjøre det. Matematikk i seg selv er fascinerende hvis man interesserer seg for faget. Utvikle en genuin interesse for matematikk, så gjør du det riktig. Nå, folk som elsker matematikk som meg, gir et nikk til deg og går foran.

2. Statistikk

I løpet av barndommen mens jeg lærte sannsynlighet og statistikk, trodde jeg aldri at sannsynligheten ville følge meg livslang. Viktigheten av statistikk i datavitenskap er uunngåelig. Vi bruker mange teoremer og formler for statistikk for å forstå dataene og for å forutsi fremtiden for data. Selv om du går deg vill i de store dataene, kan statistikk hjelpe deg med å gå riktig vei. Teorier og formler som er bevist av store forskere, vil ikke mislykkes, ikke sant? Distribusjon og utforsking av data kan gjøres enkelt ved hjelp av statistikk.

3. Programmeringsferdigheter

Etter å ha fått en idé om data ved hjelp av matematikk, er det virkelig fint å visualisere dem. Hva om litt koding hjelper oss å gjøre dette enkelt! Python og R er kjente programmeringsspråk som hjelper dataforskere til å gjøre arbeidet sitt enkelt. Statistikk fungerer enkelt med begge språkene som distribusjon og utforsking av enorme data lett kan sees med to eller tre trinn med koding.

Det er ikke nødvendig å kjenne begge språkene i hånden. Kompetanse på ett språk hjelper deg å nå store høyder i datavitenskapens karriere. Hvis du er ny på Python eller R, ta pusten dypt og trekke deg opp. Begge språk er enkle å lære og forstå. Ingenting kan hindre deg i å bli dataforsker.

4. Datavisualisering

Datavisualisering er veldig viktig innen datavitenskap, ettersom du bør vite hvordan dataene dine oppfører seg etter analysen. Hvis du kunne forutse det godt, er du halvveis ferdig i begynnelsen av utforskningen av data. Mens du analyserer data, kan du visualisere hvor data kan ta deg hvis du tar riktig vei. Eller hva skjer hvis du tar motsatt side av veien? Folk kan le av meg hvis jeg sier at kreativitet er en viktig del av datavisualiseringen. Men dette stemmer. Grafer og plott kan hjelpe deg mye med å gjøre arbeidet uten å gjøre alle beregningene og kodingen. Noen datavisualiseringsverktøy inkluderer Excel, Tableau, Google-diagrammer og så videre.

5. Maskinlæring

Datavitenskap handler om å analysere dataene; maskinlæring bygger en modell ut av dataene. Maskinlæring hjelper deg med å forstå merkede og umerkede data gir deg et klart bilde av ulike typer regresjon og spår hvordan fremtidige data kan være. Med bruk av nye teknologier og forskjellige måter en ny bunke med data skapes gjennom, er det viktig å holde dataene i våre hender for å være godt kjent og hjelper oss å forutsi fremtiden. Maskinlæring hjelper til med å gjøre dette. Tradisjonelle tilnærminger til maskinlæring kan avhendes av dyp læring. Nevrale nettverk tenker som menneskelige hjerner og bit AI vil gjøre livet vårt enkelt med data. Grunnleggende kunnskap om dyp læring er viktig for å være en effektiv dataforsker.

6. Datakunnskap

Dette bør være det første emnet på denne siden. Det er veldig viktig å vite dataene dine. Domenet som dataene tilhører, om noen relevante kolonner mangler, dataformen og størrelsen og atferden til data er nødvendig for å være kjent for å utlede riktige konklusjoner. Manglende data bør erstattes eller fjernes basert på kolonnens relevans. Riktig forsiktighet bør gis for å finne ut merkede og umerkede data. Metoden for regresjon som skal følges må vurderes etter riktig undersøkelse av data.

7. Kommunikasjonsferdigheter

Når data rengjøring, utforsking og analyse er over, er det avgjørende å informere om utviklingen til de berørte teammedlemmene og også til ledelsen. Kommunikasjonsferdigheter kommer godt med her. Det er viktig å vise frem arbeidet ditt med største tålmodighet i lekmannsbetingelser, slik at den som er i presentasjonen, skal få et sentralt budskap du prøver å formidle. Snakk med menneskene som virkelig er interessert i arbeidet ditt, få informasjon fra folk som har jobbet i lange år og få alle til å forstå viktigheten av dataanalyse. God kommunikasjon hjelper til med å gjøre alle disse tingene på en metodisk måte.

Konklusjon

Du bør være oppdatert om markedet og utvikle din dataanalyse deretter. Arbeid hardt for dataene dine og gjør en perfekt analyse, da en liten feil betyr å skru opp organisasjonen din. Ingen vil gjøre det. Dataforskeren kan spesialisere seg på et hvilket som helst felt fordi enorme data er til stede i alle vitenskapsfelt i verden. Kunnskap om alle de ovennevnte temaene i seg selv kan ikke gjøre deg til en dyktig dataforsker. Du skal alltid være arbeidsom og åpen for nye ideer. Når verden forandrer seg, gjør også datafeltet.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Hvordan bli en dataforsker. Her diskuterer vi introduksjonen til Data Science og hva som er data science. Du kan gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer-

  1. Introduksjon til datavitenskap
  2. Datavitenskapelig språk
  3. Data Science algoritmer
  4. Python Libraries For Data Science
  5. Ferdigheter som kreves for dataforsker

Kategori: