Sissejuhatus, kuidas saada andmeteadlaseks
Kas olete kunagi mõelnud matemaatikust või statistikust istuvast IT-ettevõttest, tarkvaratööst või vastupidi? Noh, andmeteadlase töö palub seda. Selleks on vaja, et inimesed teaksid matemaatikat, statistikat, valdkonnaalaseid teadmisi ja programmeerimisteadmisi. See, keda huvitavad väga suured andmepalad ja mida nad siin maailmas tegema hakkavad, võib ka infoteadus olla üllatunud. Tegelikult võib andmeteadlaseks saada igaüks, kellel on bakalaureuse kraad. Paljud inimesed otsivad, kuidas saada andmeteadlaseks. Arvan, et see on Internetis enim otsitud teema.
Mis on andmeteadlane?
Uurime üksikasjadest, mis on andmeteadlane, olgu see siis valdkonna asjatundlikkus või programmeerimise taust või matemaatika.
1. Matemaatika algõpetus
Võib-olla paljud meist vihkasid oma lapsepõlves matemaatikat, nii et meile ei meeldinud isegi matemaatikat õpetav juhendaja. Olen siin selleks, et paljastada tuntud saladus. Matemaatikat, sealhulgas algebrat, maatrikseid ja mõnda matemaatikat on andmeteaduse valdkonnas väga vaja. Uurides tohutult andmeid, tunneme me hirmu selle üle, kuidas need maaratud maatriksid või arvutuslikud tulemused on head. Matemaatika on iseenesest põnev, kui selle teema vastu huvi tunda. Arendage matemaatika vastu tõelist huvi ja teete seda õigesti. Nüüd, inimesed, kes armastavad matemaatikat nagu mina, annavad teile noogutuse ja lähevad edasi.
2. Statistika
Lapsepõlves tõenäosust ja statistikat õppides ei mõelnud ma kunagi, et tõenäosus järgib mind kogu elu. Statistika tähtsus andmeteaduses on vältimatu. Andmete mõistmiseks ja andmete tuleviku ennustamiseks kasutame paljusid statistika teoreeme ja valemeid. Isegi kui te eksite tohututes andmetes, aitab statistika aidata teil õigel teel liikuda. Suurte teadlaste tõestatud teooriad ja valemid ei kuku läbi, eks? Andmete levitamist ja uurimist saab hõlpsalt teha statistika abil.
3. Programmeerimisoskused
Pärast matemaatika abil andmetest idee saamist on tõesti tore seda visualiseerida. Mis siis, kui mõni kodeerimine aitab meil seda hõlpsalt teha! Python ja R on tuntud programmeerimiskeeled, mis aitavad andmeteadlastel oma tööd hõlpsalt teha. Statistika töötab hõlpsalt mõlema keelega, nii et kahel või kolmel kodeerimisetapil on hõlpsasti näha tohutute andmete levitamist ja uurimist.
Ei ole vaja teada mõlemat käsikäes olevat keelt. Ühe keele asjatundlikkus aitab teil saavutada oma andmeteaduste karjääris suuri kõrgusi. Kui olete Python või R uus, võtke sügavalt sisse ja tõmmake end üles. Mõlemat keelt on lihtne õppida ja mõista. Miski ei saa takistada teil andmeteadlaseks saamist.
4. Andmete visualiseerimine
Andmete visualiseerimine on andmeteaduse valdkonnas väga oluline, kuna peaksite teadma, kuidas teie andmed pärast analüüsi käituvad. Kui oskasite seda hästi ette näha, olete andmete uurimise alguses juba poole peal. Andmete analüüsimise ajal visuaalselt vaadake, kuhu andmed võivad teid viia, kui teete õiget teed. Või mis juhtub, kui võtate teelt vastassuunas? Inimesed võivad minu üle naerda, kui ütlen, et loovus on andmete visualiseerimise oluline osa. Kuid see on tõsi. Graafikud ja graafikud aitavad teil palju tööd teha ilma arvutusi ja kodeerimisosa tegemata. Mõned andmete visualiseerimise tööriistad hõlmavad Exceli, Tableau, Google'i diagramme ja nii edasi.
5. Masinõpe
Andmeteadus seisneb andmete analüüsimises; masinõpe on mudeli loomine andmetest. Masinõpe aitab teil märgistatud ja sildistamata andmeid mõista, annab teile selge pildi eri tüüpi regressioonidest ja ennustab, kuidas tulevikus andmed võivad olla. Uute tehnoloogiate tulekuga ja uute mooduste loomise uute viiside abil on oluline hoida andmeid meie käes, et need oleksid üldteada ja aitaksid meil oma tulevikku ennustada. Masinõpe aitab seda teha. Traditsioonilisi masinõppe lähenemisviise võib süvendada sügav õppimine. Neuraalvõrgud arvavad nagu inimese ajud ja natuke AI muudavad andmetega meie elu lihtsaks. Tõhusa andmeteadlasena tegutsemiseks on oluline süvaõppe põhiteadmised.
6. Andmete tundmine
See peaks olema esimene leht sellel lehel. Teie andmete tundmine on väga oluline. Nõuetekohaste järelduste tegemiseks on vaja teada domeeni, kuhu andmed kuuluvad, kas puuduvad vastavad veerud, andmete kuju ja suurus ning andmete käitumine. Puuduvad andmed tuleks veeru asjakohasuse põhjal asendada või eemaldada. Märgistatud ja sildistamata andmete väljaselgitamiseks tuleks olla ettevaatlik. Pärast andmete nõuetekohast uurimist tuleb kaaluda regressioonimeetodit, mida tuleb järgida.
7. Suhtlemisoskus
Kui andmete puhastamine, uurimine ja analüüs on lõppenud, on ülioluline teavitada arengust asjaomaseid meeskonna liikmeid ja ka juhtkonda. Suhtlemisoskus tuleb siin kasuks. Oluline on näidata oma tööd ülivärske kannatlikkusega võhiklikult, et kõik, kes ettekandes osaleksid, peaksid saama põhiosa sõnumist, mida proovite edastada. Rääkige inimestega, kes tunnevad teie töö vastu tõelist huvi, hankige teavet pikkade aastate jooksul töötanud inimeste käest ja pange kõik mõistma andmeanalüüsi olulisust. Hea suhtlus aitab neid kõiki asju metoodiliselt teha.
Järeldus
Teid tuleks turuga kursis hoida ja oma andmeanalüüsi vastavalt arendada. Töötage oma andmete nimel vaeva ja tehke täiuslik analüüs, kuna väike viga tähendab teie organisatsiooni kruvimist. Keegi ei taha seda teha. Andmeteadlane saab spetsialiseeruda ükskõik millisele valdkonnale, kuna tohutuid andmeid on igas maailma teadusvaldkonnas. Kõigi ülalnimetatud teemade tundmine iseenesest ei saa teist kvalifitseeritud andmeteadlaseks muuta. Te peaksite alati olema töökas ja avatud uutele ideedele. Kuna maailm muutub, muutub ka andmeväli.
Soovitatavad artiklid
See on juhend Kuidas saada andmeteadlaseks. Siin käsitleme andmeteaduse sissejuhatust ja mis on andmeteadus. Lisateabe saamiseks lugege meie teisi seotud artikleid -
- Sissejuhatus andmeteadusesse
- Andmeteaduse keeled
- Andmeteaduse algoritmid
- Andmeteaduse Pythoni teegid
- Andmeteadlasele vajalikud oskused