Introduksjon til Data Scientist Skills
Datavitenskap er et buzz-ord for alle jobbjegerne i markedet. Det har inspirert mange at antallet online plattformer for å undervise i datavitenskap overgår andre dataferdigheter. Så hvilke ferdigheter må til for å bli en effektiv dataforsker? Kunnskapen om gitte data er tilstrekkelig eller om jeg må lære noe nytt? Jeg kjenner noen få statistikker og utmerker seg, vil det være greit å være dataforsker? Se, jeg er veldig flink til programmeringsspråk, jeg tror jeg kommer til å bli en stor dataforsker! La oss sjekke ut hvilke ferdigheter som er viktige for en dataforsker.
Viktig dataforsker
Nedenfor er de viktige ferdighetene for Data Scientist:
1. Statistikk
Jeg var veldig flink til å løse statistikk og sannsynlighetsproblemer i løpet av skoledagene mine som jeg savnet i programvareverdenen min. Statistikkens verden er kjempebra. OK, i alle fall for meg og likesinnede. Så hva kan bringe meg tilbake til annen statistikk enn Data Science? Tro meg folkens; statistikk er veldig viktig for analysen av dette enorme bassenget med data. Statistikk i seg selv betyr innsamling, tolkning og analyse av data. Dette forklarer hvorfor statistikk er viktig på dette feltet. Prediksjon av fremtidige data er like viktig som analysen av data. Kunnskap i det grunnleggende om statistikk og sannsynlighet er viktig for å forutsi atferden til data.
2. Python / R
Jeg hatet programmering mer enn noe fordi læring av C, C ++, og andre var kompliserte, da jeg ikke forsto logikken deres i det hele tatt. Som en velsignelse kom jeg over Pythonspråk opprettet av Guido Van Rossum. Det er så enkelt at vi kan legge inn trykk ('Hello World!') Og vi får utdataene. På andre språk må vi skrive tre linjer for å få skrevet ut "Hello World". Alle de innebygde funksjonene er enkle å lære og forstå. Datatyper som lister, tupler, ordbøker og andre er enkle å forstå og lære. Det er et ordtak om at hvis vi lærer python, er det ingen å gå tilbake til andre språk, da dette er superenkelt. Vi har mange biblioteker for dataanalyse og modellbygging i python som Numpy, pandaer, matplotlib og så videre. Alle disse bibliotekene er med på å bygge en god modell for dataene. Jupyter notebook er bra for å gjøre problemer med dataanalyse.
R ble utviklet av Ross Ihaka og Robert Gentleman. R har statistiske, grafiske og maskinlæringsmetoder de samme som python. Den grafiske representasjonen av R er bedre sammenlignet med python. Rs datatyper inkluderer karakter, numerisk, heltall, komplekst og logisk. Hvis python er så bra, hvorfor hvorfor R? R er bra for kommunikasjon og programmering også. Hvis du er ny i programmeringsverdenen, er det bedre å lære R-språket. R brukes hovedsakelig til dataanalyse mens python regnes som det generelle programmeringsspråket. Derfor er det en fordel å kjenne begge språkene. Hvem vet, du kan bli en mester i begge deler! Begge er også gratis å laste ned og bruke i Windows, MacOS og Linux.
3. Excel / SQL
Da sjefen min spurte meg om jeg kjenner Excel, var jeg som den som ikke vet det. Men seriøst folkens, det er mye mer å lære i excel. Statistikk og sannsynlighetsfunksjoner er innebygd excel dyp kunnskap i excel er viktig, slik at det gjør det enkelt å beregne dataene. Grafer kan tegnes, hva-hvis-analyse kan gjøres, pivottabell for å trekke ut data og mange flere alternativer i Excel som i seg selv gjør en annen verden. Er det ikke fantastisk å tenke at excel fremdeles blir brukt som et uunngåelig verktøy i datavitenskapens verden? Diagrammer og formler er med på å formulere data og se data annerledes. Dette hjelper i visualiseringen av data. Excel kan også brukes som et optimaliseringsverktøy.
For å få data fra databasen og for å jobbe med dataene, er SQL eller Structured Query Language veldig mye nødvendig. SQL brukes til å lage en tabell uten å se den fysisk, eller for å lese data fra tabellen eller for å oppdatere dataene i tabellen. De mest brukte kommandoene er å velge, sette inn og oppdatere. SQL har en standard for sine kommandoer. Vi kan kalle det nøyaktig som Strukturert språk for databasen. SQL er små og små bokstaver, i motsetning til python og R.
Excel er et program mens SQL er et programmeringsspråk for databaser. SQL Server som et databasesystem mens excel brukes til dataanalyse og beregning. Kunnskap om begge deler er like viktig for å bli en dyktig dataforsker.
4. Kommunikasjonsferdigheter
Å være en mester i python og gjøre den grafiske tolkningen etter å ha gjort dataanalyse, gjør ikke en dataforsker med mindre du ikke vet hvordan du skal kommunisere funnene du har gjort i data. Kommunikasjon er veldig viktig mellom teammedlemmer du har jobbet med, så vel som til publikum. Når dataforskerintervjuer er utført, ser intervjueren etter gode kommunikasjonsevner som legger opp som en vekt for jobben. Å lage historier fra data er ikke en lett oppgave. Publikum kan være fra forskjellige områder: tekniske og ikke-tekniske personer. Det er slitsomt og interessant å engasjere alle i en enkelt presentasjon. En dataforsker skal være en god historieforteller.
5. Kreativitet
Kreativitet er viktig i datavitenskapen. Noen ganger kan det være vanskelig å finne et resultat fra dataene som gis, selv etter å ha brukt alle analysene du kjenner. Her bør du bruke din kreative tenking til å forutsi hva som er mulig og som ikke er det. Det kan hjelpe med å gi gode resultater for din tolkning. En dataforsker skal alltid være nysgjerrig på å vite hva som kan skje med dataene som er gitt. Dataforskere bør også samarbeide med alle menneskene i selskapet for å kjenne datamengden. Dataforskere kan ikke jobbe alene. Lineær algebra, kalkulus og numerisk analyse er viktige matematikkemner for en dataforsker. Å mestre alle disse kan gjøre deg til en stor dataforsker. Men oppdater kunnskapsbasen og vær nysgjerrig på å lære noe nytt alltid. Det kan være vanskelig å lære alt hvis du bare starter din karriere innen datavitenskap. Men hardt arbeid lønner seg til slutt, og du vil elske å leke med data.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Data Scientist Skills. Her har vi diskutert introduksjonen til Data Scientist Skills, de viktige typene Data Scientist Skills. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Datavitenskapelig språk
- Hva gjør dataforskere? | Betydning | Ferdigheter og ansvar
- Datatyper i C
- Hva er datamodellering?
- Matplotlib I Python
- Ulike operasjoner relatert til tuples