Introductie tot Data Scientist Skills
Data science is een modewoord voor alle werkzoekenden in de markt. Het heeft velen geïnspireerd dat het aantal online platforms om datawetenschappen te onderwijzen andere computervaardigheden overtrof. Dus welke vaardigheden zijn nodig om een efficiënte datawetenschapper te worden? De kennis van gegeven gegevens is voldoende of moet ik iets nieuws leren? Ik ken een paar statistieken en blink uit, kan dat een datawetenschapper zijn? Zie je, ik ben heel goed in programmeertalen, ik denk dat ik een geweldige datawetenschapper word! Laten we eens kijken welke vaardigheden belangrijk zijn voor een datawetenschapper.
Belangrijke gegevenswetenschapsvaardigheden
Hieronder staan de belangrijke vaardigheden voor Data Scientist:
1. Statistieken
Ik was erg goed in het oplossen van statistieken en waarschijnlijkheidsproblemen tijdens mijn schooldagen die ik miste in mijn softwarewereld. De wereld van statistieken is geweldig. Oké, tenminste voor mij en gelijkgestemde mensen. Dus wat kan me terugbrengen naar andere statistieken dan Data Science? Geloof me mensen; statistieken zijn erg belangrijk voor de analyse van deze enorme hoeveelheid gegevens. Statistiek zelf betekent het verzamelen, interpreteren en analyseren van gegevens. Dit verklaart waarom statistieken op dit gebied belangrijk zijn. Voorspelling van toekomstige gegevens is net zo belangrijk als de analyse van gegevens. Kennis in de basis van statistiek en waarschijnlijkheid is belangrijk om het gedrag van gegevens te voorspellen.
2. Python / R
Ik haatte programmeren boven alles, omdat het leren van C, C ++ en anderen ingewikkeld was omdat ik hun logica helemaal niet begreep. Als een zegen kwam ik de Python-taal tegen, gemaakt door Guido Van Rossum. Het is zo eenvoudig dat we kunnen afdrukken ('Hallo wereld!') En we krijgen de uitvoer. In andere talen moeten we 3 regels schrijven om 'Hello World' te laten drukken. Alle ingebouwde functies zijn gemakkelijk te leren en te begrijpen. Gegevenstypen zoals lijsten, tupels, woordenboeken en andere zijn gemakkelijk te begrijpen en te leren. Er is een gezegde dat als we python leren, er geen weg terug is naar andere talen, omdat dit supergemakkelijk is. We hebben veel bibliotheken voor data-analyse en modelbouw in python zoals Numpy, panda's, matplotlib enzovoort. Al deze bibliotheken helpen bij het bouwen van een goed model voor de gegevens. Jupyter-notebook is goed voor het uitvoeren van problemen met gegevensanalyse.
R is ontwikkeld door Ross Ihaka en Robert Gentleman. R heeft statistische, grafische en machine learning-methoden die hetzelfde zijn als python. De grafische weergave van R is beter in vergelijking met python. R's gegevenstypes omvatten karakter, numeriek, geheel getal, complex en logisch. Als python zo goed is, waarom dan R? R is ook goed voor communicatie en programmeren. Als je nieuw bent in de programmeerwereld, is het beter om de R-taal te leren. R wordt voornamelijk gebruikt voor gegevensanalyse, terwijl python wordt beschouwd als de algemene programmeertaal. Daarom is het gunstig beide talen te kennen. Wie weet word je een meester in beide! Beide zijn ook gratis te downloaden en te gebruiken in Windows, MacOS en Linux.
3. Excel / SQL
Toen mijn baas me vroeg of ik Excel ken, dacht ik: wie weet het niet. Maar serieus jongens, er valt nog veel meer te leren in Excel. Statistieken en waarschijnlijkheidsfuncties zijn ingebouwd excel diepe kennis in excel is belangrijk zodat het gemakkelijk is om de gegevens te berekenen. Grafieken kunnen worden getekend, what-if-analyse kan worden uitgevoerd, draaitabel om gegevens te extraheren en nog veel meer opties in Excel die op zichzelf een andere wereld vormen. Is het niet geweldig om te denken dat Excel nog steeds wordt gebruikt als een onvermijdelijk hulpmiddel in de wereld van datawetenschap? Grafieken en formules helpen om gegevens te formuleren en om gegevens anders te bekijken. Dit helpt bij het visualiseren van gegevens. Excel kan ook worden gebruikt als optimalisatietool.
Om gegevens uit de database te halen en met de gegevens te werken, is SQL of Structured Query Language hard nodig. SQL wordt gebruikt om een tabel te maken zonder deze fysiek te zien, of om gegevens uit de tabel te lezen of om de gegevens in de tabel bij te werken. De meest gebruikte opdrachten zijn selecteren, invoegen en bijwerken. SQL heeft een standaard voor zijn opdrachten. We kunnen het exact als gestructureerde taal voor de database noemen. SQL is niet hoofdlettergevoelig, in tegenstelling tot python en R.
Excel is een programma terwijl SQL een database programmeertaal is. SQL Server als databasebeheersysteem terwijl Excel wordt gebruikt voor gegevensanalyse en -berekening. Kennis van beide is even belangrijk om een bekwame datawetenschapper te worden.
4. Communicatieve vaardigheden
Een meester in python zijn en de grafische interpretatie uitvoeren na het uitvoeren van gegevensanalyse, maakt een gegevenswetenschapper pas bekend als u niet weet hoe u de bevindingen die u in gegevens hebt gedaan, moet communiceren. Communicatie is erg belangrijk tussen teamleden waarmee u hebt samengewerkt en met het publiek. Wanneer interviews met datawetenschappers worden gedaan, zoekt de interviewer naar goede communicatievaardigheden die als een gewicht voor de klus kloppen. Verhalen van gegevens maken is geen gemakkelijke taak. Het publiek kan uit verschillende gebieden komen: technische en niet-technische mensen. Iedereen betrekken bij één presentatie is zowel vermoeiend als interessant. Een datawetenschapper moet een goede verteller zijn.
5. Creativiteit
Creativiteit is belangrijk in data science. Soms vind je het erg moeilijk om een resultaat te vinden uit de gegeven gegevens, zelfs na het toepassen van alle analyses die je kent. Hier moet u uw creatieve denken gebruiken om te voorspellen wat mogelijk is en wat niet. Het kan helpen bij het produceren van goede resultaten voor uw interpretatie. Een datawetenschapper moet altijd nieuwsgierig zijn om te weten wat er met de gegeven gegevens kan gebeuren. Ook moeten datawetenschappers met alle mensen in het bedrijf samenwerken om de gegevensstroom te kennen. Gegevenswetenschappers kunnen niet alleen werken. Lineaire Algebra, Calculus en Numerieke analyse zijn belangrijke wiskundige onderwerpen voor een datawetenschapper. Door al deze te beheersen, kun je een geweldige datawetenschapper worden. Maar update de kennisbank en wees nieuwsgierig om altijd iets nieuws te leren. Het is misschien moeilijk om alles te leren als je net aan je carrière in de gegevenswetenschap begint. Maar hard werken loont uiteindelijk en u zult het geweldig vinden om met gegevens te spelen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Data Scientist Skills. Hier hebben we de introductie besproken van Data Scientist Skills, de belangrijke soorten Data Scientist Skills. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Data Science-talen
- Wat doen Data Scientists? | Betekenis | Vaardigheden en verantwoordelijkheden
- Gegevenstypen in C
- Wat is gegevensmodellering?
- Matplotlib In Python
- Verschillende bewerkingen met betrekking tot Tuples