Introductie tot Data Science Skills
Data Science, ah zo'n mooi beroep in woorden en daden van wie graag het werk doet! Als een belangrijk punt voor elke baan is liefde voor het beroep erg belangrijk. Dus om van het werk te houden, moet men over de nodige vaardigheden beschikken om hetzelfde te doen, zowel ingebouwd als verworven. We hebben veel zakenmensen gezien die het bedrijf van hun familie overnemen en het tot een rijk opbouwen. En andere bedrijfslagen, die zich voorbereiden om het ergste onder ogen te zien, de vaardigheden verwerven en de beste in de gokkast worden. Laten we nu eens kijken naar vaardigheden op het gebied van gegevenswetenschap.
Soorten Data Science-vaardigheden
Hier volgen de soorten data science-vaardigheden:
1. Technische vaardigheden
Hoeveel van ons hebben wiskunde als onderwerp gehaat tijdens onze schooldagen? Bijna allemaal hebben we gelijk. Hier ga ik je een hartverscheurende openbaring vertellen. Wiskunde is erg belangrijk voor data science, of het nu statistieken, waarschijnlijkheid of algebra zijn of wat dan ook. Statistieken tonen aan dat de gegevens die we hebben verzameld een patroon hebben of niet. Het laat ons zeggen dat er een gemiddelde en variatie moet zijn voor elke data. Waarschijnlijkheid toont ons de toekomst van gegevens, of deze nu gaat gebeuren of niet. Ook zegt het over het verleden.
Lineaire algebra is de basis van data science als data draait om functies en vergelijkingen. Ook kunnen we uit gegevens vectoren en matrices halen, wat een cruciaal onderdeel is van lineaire algebra. Als je een meester in data science wilt zijn, is het van cruciaal belang dat je weet hoe lineaire algebra werkt. Begin met wiskunde te houden en het zal je naar grote hoogten brengen.
2. Programmeervaardigheden
Voorbij zijn de dagen dat statistici met pen en papier of met een rekenmachine werkten om de omzet van een bedrijf te analyseren of om de omzet van de concurrent te benchmarken. Nu zouden we al deze dingen met programmeren kunnen doen, niet al deze maar meer dan deze. We konden zien hoe ver de gegevens ons op de lange termijn brengen, of de gegevens in het verleden consistent waren en hoe we het nu doen.
De beste programmeertalen die werken voor data science in Python en R programmeertaal. Als u Python eenmaal leert, kunt u niet terugkeren naar andere programmeertalen, omdat Python erg gemakkelijk en eenvoudig is. Overweeg twee mensen die met elkaar praten in een taal die ze allebei kennen. En wanneer nodig, schetsen tekenen om precies te laten zien wat men bedoelde. Dat is wat we doen met Python. Geen header-bestanden interacties voor de programma's. Voor de problemen die u ingewikkeld voelt, zijn er bibliotheken toegewezen om het werk voor u te doen. Importeer ze en beschouw het als klaar. Er wordt gezegd dat R programmeertaal is voor degenen die het programma helemaal niet kennen. Maar geloof me; het is gemakkelijk dan je denkt. R wordt meestal gebruikt wanneer u meer schetsen nodig hebt. Het is goed om zowel de hand van de taal in de hand te kennen, maar in het begin kan één taal je naar een hoger niveau brengen.
3. Visualisatievaardigheden
Wanneer we de krant lezen, slaan we het belangrijkste nieuws over en slaan het over, maar degenen die we lezen zijn meestal met schetsen. Het is een menselijk idee om iets in de geest te zien en er ongeveer hetzelfde over te registreren. Dus is visualisatievaardigheid onmisbaar in Data science? Ik zou het met een grote Ja beantwoorden. De volledige gegevens van misschien 100 pagina's kunnen worden geminimaliseerd tot twee of drie grafieken of plots. Voel je het niet cool? Ik voel me zo.
Om de grafieken te tekenen, moet men de patronen van de gegevens visualiseren. Dus zijn er enkele hulpmiddelen die ons hierbij helpen? Ik ben ook blij om ja te zeggen op deze vraag. Excel is een geweldig hulpmiddel dat de nodige grafieken en diagrammen tekent op basis van onze behoefte. Enkele andere hulpmiddelen voor datavisualisatie zijn Tableau, Infogram en Datawrapper enzovoort. Er zijn dus veel tools die ons kunnen helpen als we verdwaald zijn in de grote zee van gegevens. Groot of klein, gegevens zijn essentieel voor ons om conclusies te trekken en aan ons management te presenteren. Wat kan een datavisualisatie-tool anders doen dan ons helpen om de grafieken te maken?
4. Communicatieve vaardigheden
Het is van het grootste belang om onze bevindingen over te dragen aan een groep teamgenoten of het senior management. Communicatie helpt ons om een hoger niveau te bereiken dan waar we echt voor vechten. Als we een goede communicator zijn, kunnen we onze ideeën delen en eventuele afwijkingen in de gegevens vinden. Presentatievaardigheden zijn het belangrijkst in een project om de bevindingen van gegevens te presenteren en de toekomst te plannen. Het is belangrijk om tijdens de presentatie naar elkaars ogen te kijken om een boodschap over te brengen.
Er is echter een trend om deze vaardigheid te vermijden tijdens de voorbereiding op het gebied van data science. Mensen, dit is niet de laatste vaardigheid die je moet leren, maar een vaardigheid waar je doorheen moet lopen terwijl je andere vaardigheden doorloopt. Na het uitvoeren van de berekeningen in de wiskunde ziet het er prachtig uit als het probleem wordt beëindigd met een samenvatting. Tijdens het programmeren wordt geadviseerd om opmerkingen tussen codes toe te voegen, zodat degenen die de code doornemen, deze beter begrijpen. Visualisatiehulpmiddelen krijgen alleen een completeringstoets als deze is versierd met de juiste titels en de juiste uitleg heeft gekregen. Daarom zijn schriftelijke en mondelinge vaardigheden onvermijdelijk in de gegevenswetenschap.
Conclusie
Dus heb ik geen vaardigheden gemist om te worden verworven, zodat je op het gebied van data science kunt zijn? Analytische vaardigheden zijn even belangrijk, hoewel ik het niet heb benadrukt, omdat wiskunde al die hot topics behandelt. Nieuwsgierigheid naar data en leiderschapsvaardigheden om samen te werken maakt je geweldig in data science. Ik wil dit schrijven afsluiten met de opmerking dat geen enkele vaardigheden worden onderschat. En alle vaardigheden kunnen worden verworven om een professionele datawetenschapper te worden. Hard werken om je te concentreren op wat je doet, een beetje geduld om gegevens op te schonen is op de lange termijn niet te vermijden.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Data Science Skills. Hier bespreken we de introductie en verschillende soorten data science-vaardigheden. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie-
- Data Science Platform
- Data Science-talen
- Data Science Carrière
- Introductie tot Data Science
- Overzicht van Data Science Lifecycle