Introduksjon til datavitenskapelige ferdigheter
Data Science, ah et så vakkert yrke i ord og gjerninger som elsker å gjøre jobben! Som et viktig poeng for hver jobb, er kjærlighet til yrket veldig viktig. Så for å elske jobben, bør man ha de nødvendige ferdighetene til å gjøre det samme, enten det er innebygget eller ervervet. Vi har sett mange forretningsmenn som skaffer seg virksomheten fra familien og bygger den til et imperium. Og andre forretningslag som forbereder seg på å møte de verste, tilegner seg ferdighetene og blir de beste i sporet. La oss se datavitenskapelige ferdigheter.
Typer av datavitenskapelige ferdigheter
Følgende er typer datavitenskapelige ferdigheter:
1. Tekniske ferdigheter
Hvor mange av oss har hatet matematikk som fag i løpet av skoledagene våre? Nesten alle av oss har rett. Her skal jeg fortelle deg en hjerteskjærende åpenbaring. Matematikk er veldig viktig for datavitenskap, det være seg statistikk, sannsynlighet eller algebra eller hva som helst. Statistikk viser oss at dataene vi samlet har et mønster eller ikke. Det får oss til å si at det skal være et middel og variasjon for alle data. Sannsynlighet viser oss fremtiden for data, enten det kommer til å skje eller ikke. Det sier også om fortiden.
Lineær algebra er grunnlaget for datavitenskap da data dreier seg om funksjoner og ligninger. Også fra data kan vi få vektorer og matriser som er en avgjørende del av lineær algebra. Hvis du vil være en master i datavitenskap, er det kritisk at du bør vite hvordan lineær algebra fungerer. Begynn å elske matematikk, og det vil ta deg til store høyder.
2. Programmeringsferdigheter
Borte er dagene der statistikere jobbet med penn og papir eller med en kalkulator for å analysere salget til et selskap eller for å benchmarke konkurrentbedriftens salg. Nå kan vi gjøre alle disse tingene med programmering, ikke alle disse, men mer enn disse. Vi kunne se hvor langt dataene tar oss i det lange løp, om dataene var konsistente i fortiden og hvordan vi gjør det i nåtiden.
De beste programmeringsspråk som fungerer for datavitenskap i programmeringsspråk Python og R. Hvis du lærer Python en gang, er det ingen tilbakevending til andre programmeringsspråk fordi Python er veldig enkelt og enkelt. Tenk på to personer som snakker med hverandre på et språk som er kjent for begge. Og ved behov, tegne skisser for å vise nøyaktig hva man mente. Det er det vi gjør med Python. Ingen header-filer interaksjoner for programmene. For problemene du føler deg komplisert, er det tildelte biblioteker som skal gjøre jobben for deg. Importer dem og vurder at det er gjort. R programmeringsspråk sies å være for de som ikke kjenner til programmet i det hele tatt. Men tro meg; det er enkelt enn du tror. R brukes mest når du trenger flere skisser. Det er godt å kjenne begge språkene i hånden, men i begynnelsen kan ett språk ta deg til et høyere nivå.
3. Visualiseringsferdigheter
Når vi leser avisen, skumler vi og hopper over de viktigste nyhetene, men de som vi leser er mest med skisser. Det er en menneskelig forestilling å se noe som helst og være registrert omtrent det samme i tankene. Så er visualiseringsferdighet uunnværlig i datavitenskap? Jeg vil svare på det med et stort Ja. Hele dataene på kanskje 100 sider kan minimeres til to eller tre grafer eller plott. Føler du ikke at det er kult? Jeg føler meg så.
For å tegne grafene, må man visualisere mønstrene til dataene. Så er det noen verktøy som hjelper oss å gjøre det? Jeg er glad for å si ja til dette spørsmålet også. Excel er et flott verktøy som tegner de nødvendige diagrammer og grafer basert på vårt behov. Noen andre verktøy for datavisualisering inkluderer Tableau, Infogram og Datawrapper og så videre. Så det er mange verktøy der ute som kan hjelpe oss når vi går tapt i det store hav av data. Enten store eller små data er avgjørende for at vi skal kunne trekke oss inn i konklusjonene våre og presentere dem for ledelsen. Hva annet kan et datavisualiseringsverktøy gjøre i stedet for å hjelpe oss med å gjøre diagramene?
4. Kommunikasjonsferdigheter
Det er avgjørende å formidle funnene våre enten til en gruppe lagkamerater eller toppledelse. Kommunikasjon hjelper oss å nå et nivå høyere enn det vi virkelig kjemper for. Å være en god formidler hjelper oss å dele ideene våre og finne eventuelle avvik i dataene. Presentasjonsevne er viktigst i et prosjekt for å vise frem funnene til data og planlegge fremtiden. Å se på hverandres øyne for å formidle et budskap er viktig under presentasjonen.
Imidlertid er det en trend å unngå denne ferdigheten mens du forbereder deg på å være innen datavitenskap. Folkens, dette er ikke den siste ferdigheten som skal tilegnes, men en ferdighet som skal gjennomgås mens du går gjennom andre ferdigheter. Etter å ha gjort beregningene i matematikk, ser det vakkert ut om problemet blir avsluttet med en blåseoppsummering. Under programmering anbefales det å legge til kommentarer mellom kodene slik at de som går gjennom koden forstår den bedre. Visualiseringsverktøy får bare en fullstendig berøring når den er dekorert med riktige titler og gitt riktige forklaringer. Derfor er skriftlige og muntlige ferdigheter uunngåelige i datavitenskap.
Konklusjon
Så savnet jeg noen ferdigheter som ble tilegnet, slik at du kan være innen datavitenskap? Analytiske ferdigheter er like viktige, selv om jeg ikke har understreket det fordi matematikk dekker alle de varme temaene. Nysgjerrighet rundt data og lederegenskaper for å gjøre teamarbeidet sammen gjør deg stor innen datavitenskap. Jeg vil avslutte denne skrivingen med å si at ingen ferdigheter er undervurdert. Og alle ferdighetene kan tilegnes for å bli en profesjonell dataforsker. Hardt arbeid for å fokusere på det du gjør, litt tålmodighet til å rengjøre data er ikke å unngå i det lange løp.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til datavitenskapelige ferdigheter. Her diskuterer vi introduksjonen og forskjellige typer datavitenskapelige ferdigheter. Du kan også gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer-
- Data Science-plattformen
- Datavitenskapelig språk
- Data Science Karriere
- Introduksjon til datavitenskap
- Oversikt over Data Science livssyklus