Introductie over hoe Data Scientist te worden
Heb je ooit gedacht aan een wiskundige of statisticus die in een IT-bedrijf zit, software werkt of andersom? Het werk van de Data-wetenschapper vraagt erom. Het heeft mensen nodig die wiskunde, statistiek, domeinexpertise en programmeerkennis kennen. Iemand die zeer geïnteresseerd is in brokken gegevens en wat ze in deze wereld gaan doen, kan ook verrast worden door gegevenswetenschap. In feite kan iedereen met een bachelordiploma datawetenschapper worden. Veel mensen kijken hoe ze datawetenschapper kunnen worden. Ik denk dat dit het meest gezochte onderwerp op internet is.
Wat is Data Scientist?
Laten we de details bekijken van wat datawetenschapper is, of het nu gaat om domeinexpertise of programmeerachtergrond of wiskunde.
1. Basis wiskunde
Velen van ons hebben misschien een hekel gehad aan wiskunde in onze kindertijd dat we de docent die wiskunde onderwees niet eens leuk vonden. Ik ben hier om een bekend geheim te onthullen. Wiskunde inclusief algebra, matrices en sommige calculus is hard nodig op het gebied van data science. Tijdens het verkennen van enorme gegevens, zullen we onder de indruk zijn van hoe deze 'goed voor niets'-matrices of calculus het zouden kunnen doen. Wiskunde op zichzelf is fascinerend als men geïnteresseerd is in het onderwerp. Ontwikkel een oprechte interesse in wiskunde en u doet het goed. Nu mensen, die van wiskunde zoals ik houden, knikken naar je en gaan door.
2. Statistieken
Tijdens mijn jeugd tijdens het leren van waarschijnlijkheid en statistieken, had ik nooit gedacht dat waarschijnlijkheid me levenslang zou volgen. Het belang van statistieken in data science is onvermijdelijk. We gebruiken veel stellingen en formules van statistieken om de gegevens te begrijpen en de toekomst van gegevens te voorspellen. Zelfs als u verdwaalt in de enorme hoeveelheid gegevens, kunnen statistieken u helpen de juiste weg te volgen. Theorieën en formules bewezen door grote wetenschappers zullen niet falen, nietwaar? Verspreiding en exploratie van gegevens kan eenvoudig worden gedaan met behulp van statistieken.
3. Programmeervaardigheden
Na een idee van gegevens te hebben gekregen met behulp van wiskunde, is het erg leuk om deze te visualiseren. Wat als een codering ons helpt dit gemakkelijk te doen! Python en R zijn bekende programmeertalen die gegevenswetenschappers helpen hun werk gemakkelijk te doen. Statistieken werken gemakkelijk met zowel de talen dat distributie en exploratie van enorme gegevens eenvoudig te zien is met twee of drie coderingsstappen.
Het is niet nodig om zowel de hand van de taal in de hand te kennen. Expertise in één taal helpt u om grote hoogten te bereiken in uw carrière in de gegevenswetenschap. Als Python of R nieuw voor je zijn, haal dan diep adem en trek jezelf omhoog. Beide talen zijn gemakkelijk te leren en te begrijpen. Niets kan u ervan weerhouden datawetenschapper te worden.
4. Gegevensvisualisatie
Datavisualisatie is erg belangrijk op het gebied van datawetenschap, omdat u moet weten hoe uw gegevens zich na uw analyse gedragen. Als je het goed zou kunnen voorzien, dan ben je al aan het begin van het verkennen van gegevens. Visualiseer bij het analyseren van gegevens waar gegevens u kunnen brengen als u de juiste weg inslaat. Of wat gebeurt er als u de andere kant van de weg neemt? Mensen kunnen me uitlachen als ik zeg dat creativiteit een belangrijk onderdeel is van datavisualisatie. Maar dit is waar. Grafieken en plots kunnen u veel helpen bij het doen van het werk zonder alle berekeningen en codering te doen. Sommige tools voor gegevensvisualisatie zijn onder andere Excel, Tableau, Google-diagrammen, enzovoort.
5. Machine leren
Data science gaat over het analyseren van de gegevens; machine learning is een model bouwen op basis van de gegevens. Machine learning helpt u om gelabelde en niet-gelabelde gegevens te begrijpen, zodat u een duidelijk beeld krijgt van verschillende soorten regressie en voorspelt hoe toekomstige gegevens kunnen zijn. Met de komst van nieuwe technologieën en verschillende manieren waarop een nieuwe stapel gegevens wordt gemaakt, is het belangrijk om de gegevens in handen te houden om bekend te zijn en ons te helpen onze toekomst te voorspellen. Machine learning helpt hierbij. Traditionele benaderingen voor machine learning kunnen worden onttroond door diep leren. Neurale netwerken denken als menselijke hersenen en bit AI maakt ons leven gemakkelijk met gegevens. Basiskennis van diep leren is belangrijk om een efficiënte datawetenschapper te zijn.
6. Gegevenskennis
Dit zou het eerste onderwerp op deze pagina moeten zijn. Het kennen van uw gegevens is erg belangrijk. Het domein waartoe de gegevens behoren, of er relevante kolommen ontbreken, de vorm en grootte van gegevens en het gedrag van gegevens is noodzakelijk om bekend te zijn om goede conclusies te kunnen trekken. Ontbrekende gegevens moeten worden vervangen of verwijderd op basis van de relevantie van de kolom. Voorzichtigheid is geboden bij het vinden van gelabelde en niet-gelabelde gegevens. De juiste regressiemethode moet worden overwogen na een goede gegevensstudie.
7. Communicatievaardigheden
Zodra het opschonen, verkennen en analyseren van gegevens voorbij is, is het cruciaal om de ontwikkelingen aan de betrokken teamleden en ook aan het management te informeren. Communicatieve vaardigheden komen hier goed van pas. Het is belangrijk om uw werk met uiterste geduld te presenteren in leek, zodat degene in de presentatie een goed beeld krijgt van de boodschap die u probeert over te brengen. Praat met de mensen die oprecht geïnteresseerd zijn in uw werk, krijg informatie van mensen die al jarenlang werken en laat iedereen het belang van data-analyse begrijpen. Goede communicatie helpt om al deze dingen op een methodische manier te doen.
Conclusie
U moet op de hoogte worden gehouden van de markt en uw gegevensanalyse dienovereenkomstig ontwikkelen. Werk hard voor uw gegevens en doe een perfecte analyse, omdat een kleine fout betekent dat u uw organisatie verpest. Niemand wil dat doen. De datawetenschapper kan zich op elk gebied specialiseren, omdat enorme data aanwezig is in elk wetenschapsgebied ter wereld. Kennis van alle bovengenoemde onderwerpen op zichzelf kan van u geen ervaren datawetenschapper maken. Je moet hard werken en altijd openstaan voor nieuwe ideeën. Terwijl de wereld verandert, verandert ook het gegevensveld.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor het worden van Data Scientist. Hier bespreken we de inleiding tot Data Science en wat is data science. U kunt onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie-
- Introductie tot Data Science
- Data Science-talen
- Data Science-algoritmen
- Python Libraries For Data Science
- Vereiste vaardigheden voor Data Scientist