Sissejuhatus andmeteadlase oskustesse
Andmeteadus on kõigile turul töötavatele jahimeestele kõmu sõna. See on paljusid inspireerinud, et infoteaduse õpetamiseks mõeldud veebiplatvormide arv edestas muid arvutioskusi. Milliseid oskusi on vaja efektiivseks andmeteadlaseks saamiseks? Andmed antud andmete kohta on piisavad või kas ma pean midagi uut õppima? Ma tean vähe statistikat ja silma paista, kas see on andmete andmeteadlaseks sobiv? Vaadake, ma oskan programmeerimiskeeli väga hästi, arvan, et saan suureks andmeteadlaseks! Vaatame üle, millised oskused on andmeteadlase jaoks olulised.
Olulised andmeteadlase oskused
Allpool on andmeteadlase olulised oskused:
1. Statistika
Olin koolipäevadel väga hea statistika ja tõenäosusprobleemide lahendamisel, millest ma oma tarkvaramaailmas puudust tundsin. Statistika maailm on fantastiline. Olgu, vähemalt minu ja mõttekaaslaste jaoks. Mis võiks mind tagasi tuua muude andmete kui andmeteaduse juurde? Usu mind, inimesed; statistika on selle tohutu andmekogumi analüüsimisel väga oluline. Statistika ise tähendab andmete kogumist, tõlgendamist ja analüüsi. See selgitab, miks statistika on selles valdkonnas oluline. Tulevaste andmete ennustamine on sama oluline kui andmete analüüs. Andmete käitumise ennustamiseks on oluline teadmine statistika põhialuste ja tõenäosuse kohta.
2. Python / R
Ma vihkasin programmeerimist kõige rohkem, sest C, C ++ ja teiste õppimine oli keeruline, kuna ma ei saanud nende loogikast üldse aru. Õnnistusena sattusin kokku Guido Van Rossumi loodud Pythoni keelega. See on nii lihtne, et saame sisestada printimise ('Hello World!') Ja saame väljundi. Teistes keeltes peame 'Hello World' printimiseks kirjutama 3 rida. Kõiki sisseehitatud funktsioone on lihtne õppida ja mõista. Andmetüüpe, näiteks loendeid, näpunäiteid, sõnastikke ja muid, on lihtne käsitseda ja õppida. On olemas ütlus, et kui me õpime pythonit, ei naase enam teistesse keeltesse, sest see on ülilihtne. Meil on python'is palju andmeanalüüsi ja mudelite loomise raamatukogusid, näiteks Numpy, pandas, matplotlib jne. Kõik need teegid aitavad andmete jaoks head mudelit üles ehitada. Jupyteri sülearvuti on hea andmete analüüsimisega seotud probleemide tegemiseks.
R arendasid Ross Ihaka ja Robert Gentleman. R-l on statistilised, graafilised ja masinõppe meetodid samad, mis pythonil. R graafiline esitus on pythoniga võrreldes parem. R andmetüüpide hulka kuuluvad märk, arv, täisarv, keeruline ja loogiline. Kui python on nii hea, siis miks R? R sobib hästi ka suhtlemiseks ja programmeerimiseks. Kui olete programmeerimismaailmas uus, on parem õppida R-keelt. R kasutatakse peamiselt andmete analüüsiks, pythonit peetakse üldotstarbeliseks programmeerimiskeeleks. Seega on kasulik teada mõlemat keelt. Kes teab, võite saada meistriks mõlemas! Samuti on mõlemad tasuta allalaaditavad ja kasutatavad opsüsteemides Windows, MacOS ja Linux.
3. Excel / SQL
Kui mu ülemus küsis, kas ma tean Excelit, olin nagu see, kes seda ei tea. Aga tõsiselt, poisid, excelis on veel palju õppida. Statistika ja tõenäosusfunktsioonid on sisse ehitatud excelisse on olulised sügavad teadmised, et andmete arvutamine oleks hõlbus. Joonistada saab graafikuid, mida saab teha, kui analüüsi saab teha, andmete eraldamiseks pöördetabelit ja paljusid muid Exceli võimalusi, mis iseenesest muudab teistsuguse maailma. Kas pole hämmastav mõelda, et excelit kasutatakse andmetöötluse maailmas endiselt vältimatu vahendina? Diagrammid ja valemid aitavad andmeid formuleerida ja andmeid erinevalt näha. See aitab andmeid visualiseerida. Excelit saab kasutada ka optimeerimisvahendina.
Andmebaasist andmete saamiseks ja andmetega töötamiseks on vaja SQL-i või struktureeritud päringu keelt. SQL-i kasutatakse tabeli loomiseks ilma seda füüsiliselt nägemata või tabelist andmete lugemiseks või tabelis olevate andmete värskendamiseks. Enim kasutatavad käsud on valimine, sisestamine ja värskendamine. SQL-il on oma käskude jaoks standard. Me võime seda nimetada täpselt andmebaasi struktureeritud keeleks. Erinevalt pythonist ja R-st on SQL tõstutundlik.
Excel on programm, samas kui SQL on andmebaasi programmeerimiskeel. SQL Server andmebaasihaldussüsteemina, Exceli kasutatakse andmete analüüsimiseks ja arvutamiseks. Mõlema teadmine on võrdselt oluline, et saada osavaks andmeteadlaseks.
4. Suhtlemisoskus
Pythoni kapteniks olemine ja graafilise tõlgenduse tegemine pärast andmeanalüüsi tegemist ei muuda andmeteadlaseks, välja arvatud juhul, kui te ei tea, kuidas tehtud järeldusi andmetes edastada. Suhtlemine on väga oluline nii meeskonna liikmete vahel, kellega olete töötanud, kui ka publikuga. Andmeteadlaste intervjuude korral otsib küsitleja häid suhtlemisoskusi, mis kaaluvad seda tööd. Andmete põhjal lugude loomine pole lihtne ülesanne. Publikut võib olla erinevatest piirkondadest: tehnilised ja mittetehnilised inimesed. Kõigi kaasamine ühte esitlusse on väsitav ja huvitav. Andmeteadlane peaks olema hea jutuvestja.
5. Loovus
Loovus on andmeteaduses oluline. Mõnikord võib isegi pärast kõigi teadaolevate analüüside rakendamist olla esitatud andmete põhjal keeruline tulemusi leida. Siin peaksite oma loovat mõtlemist kasutama, et ennustada, mis on võimalik ja mis mitte. See aitab teie tõlgendamisel saada häid tulemusi. Andmeteadlasel peaks alati olema uudishimulik teada saada, mis antud andmetega juhtuda võib. Samuti peaksid andmeteadlased tegema andmevoo tundmiseks koostööd kõigi ettevõtte inimestega. Andmeteadlased ei saa üksi töötada. Lineaarne algebra, arvutus ja numbriline analüüs on andmeteadlase jaoks olulised matemaatika teemad. Kõigi nende valdamine võib muuta teid suurepäraseks andmeteadlaseks. Kuid värskendage teadmistebaasi ja olge uudishimulik, et saaksite alati midagi uut õppida. Võib-olla on raske kõike õppida, kui alles alustate karjääri infoteaduste alal. Kuid raske töö tasub end lõpuks ära ja teile meeldib andmetega mängida.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend andmeteadlase oskuste arendamiseks. Siin on arutatud andmeteadlase oskuste sissejuhatust, mis on olulised andmeteadlase oskuste tüübid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Andmeteaduse keeled
- Mida teevad andmeteadlased? | Tähendus | Oskused ja vastutus
- Andmetüübid C-s
- Mis on andmete modelleerimine?
- Matplotlib Pythonis
- Tuples seotud erinevad operatsioonid