Sissejuhatus andmeteaduste oskustesse

Andmeteadus, ah nii ilus amet sõnades ja tegudes, kes armastavad seda tööd teha! Iga töö olulise punktina on armastus ameti vastu väga oluline. Nii et töö armastamiseks peaks inimesel olema vajalikud oskused sama tegemiseks, olgu see siis sisseehitatud või omandatud. Oleme näinud palju ärimehi, kes omandavad ettevõtte oma perest ja ehitavad selle impeeriumiks. Ja teised ärikihid, kes valmistuvad ette halvimaks, omandavad oskused ja saavad parimateks. Vaatame nüüd andmeteaduse oskusi.

Andmeteaduslike oskuste liigid

Järgnevalt on ära toodud andmeteaduslike oskuste tüübid:

1. Tehnilised oskused

Kui paljud meist on viinud matemaatikat kui õppeainet õppeainetesse? Peaaegu kõigil on õigus. Siinkohal ütlen teile südantlõhestavat ilmutust. Matemaatika on infoteaduse jaoks väga oluline, olgu selleks statistika, tõenäosus või algebran või mis iganes. Statistika näitab meile, et meie kogutud andmetel on muster või mitte. See paneb meid ütlema, et kõigil andmetel peaks olema keskmine ja variatsioon. Tõenäosus näitab meile andmete tulevikku, sõltumata sellest, kas need toimuvad või mitte. Samuti ütleb see mineviku kohta.

Lineaarne algebra on andmeteaduse alus, kuna andmed keerlevad funktsioonide ja võrrandite ümber. Ka andmetest võiksime saada vektoreid ja maatrikseid, mis on lineaarse algebra oluline osa. Kui soovite saada andmeteaduse kapteniks, on oluline teada, kuidas lineaarne algebra töötab. Alustage matemaatika armastamist ja see viib teid suurtesse kõrgustesse.

2. Programmeerimisoskused

Möödas on päevad, kus statistikud töötasid pliiatsi ja paberi või kalkulaatori abil ettevõtte müügi analüüsimiseks või konkureeriva ettevõtte müügi võrdlemiseks. Nüüd saaksime kõiki neid asju programmeerimisega teha, mitte kõiki neid, vaid rohkem kui neid. Nägime, kui kaugele ulatuvad andmed pikas perspektiivis, kas andmed olid minevikus järjekindlad ja kuidas meil praegu läheb.

Parimad programmeerimiskeeled, mis töötavad andmeteaduse alal Pythoni ja R programmeerimiskeeles. Kui te Pythoni üks kord selgeks õpite, ei saa teiste programmeerimiskeelte juurde tagasi pöörduda, kuna Python on väga lihtne ja lihtne. Mõelge kahele inimesele, kes räägivad üksteisega keeles, mis on neile mõlemale teada. Ja vajadusel visandite joonistamine, et näidata täpselt, mida see tähendas. Seda me Pythoniga teemegi. Programmide päisefailide interaktsioonid puuduvad. Probleemide jaoks, mis teile tunduvad keerulised, on teie jaoks ülesandeks raamatukogud. Importige need ja kaaluge, et see on tehtud. R-programmeerimiskeel on väidetavalt neile, kes programmi üldse ei tunne. Kuid uskuge mind; see on lihtne kui arvate. R-d kasutatakse enamasti siis, kui vajate rohkem visandeid. Hea on tunda mõlemat käsikäes olevat keelt, kuid alguses võib üks keel viia teid kõrgemale tasemele.

3. Visualiseerimisoskus

Ajalehte lugedes jätame vahele ja jätame vahele kõige olulisemad uudised, kuid need, mida loeme, on enamasti visanditega. Inimese arusaam on midagi näha ja mõtetes samamoodi registreeruda. Niisiis, kas visualiseerimisoskus on andmeteaduses hädavajalik? Ma vastaksin sellele suure jah-sõnaga. Võib-olla 100 lehekülje kogu andmed saab viia kahe või kolme graafi või graafikuni. Kas te ei tunne, et see oleks lahe? Ma tunnen seda.

Graafikute joonistamiseks tuleb visualiseerida andmete mustrid. Kas on vahendeid, mis aitavad meil seda teha? Mul on hea meel öelda ka sellele küsimusele jah. Excel on suurepärane tööriist, mis joonistab meie vajaduste põhjal vajalikud diagrammid ja graafikud. Mõnede muude andmete visualiseerimise tööriistade hulka kuuluvad Tableau, Infogram ja Datawrapper jne. Nii et seal on palju tööriistu, mis aitavad meid, kui oleme kadunud andmete suures meres. Nii suured kui ka väikesed andmed on meie järelduste tegemiseks ja juhtkonnale esitamiseks hädavajalikud. Mida saaks veel teha andmete visualiseerimise tööriist, selle asemel, et aidata meil diagramme teha?

4. Suhtlemisoskus

Äärmiselt oluline on edastada oma järeldused kas meeskonnakaaslaste rühmale või kõrgemale juhtkonnale. Suhtlus aitab meil jõuda kõrgemale tasemele kui see, mille nimel tegelikult võitleme. Hea suhtleja aitab meil jagada oma ideid ja leida andmetes lahknevusi. Esitusoskus on kõige olulisem projekti tulemuste tutvustamiseks ja tuleviku kavandamiseks. Ettekande ajal on oluline üksteise pilk sõnumi edastamiseks.

Andmeteaduse alal ettevalmistamise ajal on aga trend seda oskust vältida. Inimesed, see pole viimane omandatav oskus, vaid oskus, mis tuleb teiste oskuste läbimisel läbi käia. Pärast matemaatikas arvutuste tegemist näib ilus, kui probleem lõpeb puhurikokkuvõttega. Programmeerimise ajal on soovitatav lisada koodide vahele kommentaarid, et need, kes koodi läbi tunneksid, mõistaksid seda paremini. Visualiseerimisriistad saavad lõpuleviimise vaid siis, kui see on kaunistatud õigete pealkirjadega ja neile on antud õiged selgitused. Seetõttu on kirjalikud ja suulised oskused andmeteaduses vältimatud.

Järeldus

Kas mul jäi siis puudu ühest omandatavast oskusest, et saaksite olla infoteaduse alal? Analüütiline oskus on võrdselt oluline, kuigi ma pole seda rõhutanud, sest matemaatika hõlmab kõiki neid kuumaid teemasid. Uudishimu andmete ja juhtimisoskuste osas meeskonnatööna koos tegemiseks teeb teid andmeteaduses suurepäraseks. Tahaksin selle kirjutise lõpetuseks öelda, et ükski oskus pole alahinnatud. Ja kõik oskused saab omandada, et saada professionaalseks andmeteadlaseks. Pikas perspektiivis ei tohiks vältida rasket tööd, et keskenduda oma tegevusele, pisut kannatust andmete puhastamisel.

Soovitatavad artiklid

See on juhend Data Science Skills. Siin käsitleme sissejuhatust ja andmetöötluse eri tüüpi oskusi. Lisateavet leiate ka meie muudest seotud artiklitest -

  1. Andmeteaduse platvorm
  2. Andmeteaduse keeled
  3. Andmeteaduse karjäär
  4. Sissejuhatus andmeteadusesse
  5. Ülevaade andmeteaduse elutsüklist

Kategooria:

Suured andmed