Introduzione su Come diventare un data scientist

Hai mai pensato a un matematico o uno statistico seduto in una società IT che svolgesse attività di software o viceversa? Bene, il lavoro dello scienziato dei dati lo richiede. Ha bisogno che le persone conoscano la matematica, le statistiche, le competenze di dominio e le conoscenze di programmazione. Chi è molto interessato ai blocchi di dati e a ciò che faranno in questo mondo può anche essere sorpreso dalla scienza dei dati. In effetti, chiunque abbia un corso di laurea di base può diventare uno scienziato di dati. Molte persone sono alla ricerca di come diventare uno scienziato di dati. Penso che sia l'argomento più cercato su Internet.

Cos'è Data Scientist?

Esaminiamo i dettagli di ciò che è lo scienziato di dati, che si tratti della sua competenza nel dominio o del background di programmazione o della matematica.

1. Matematica di base

Molti di noi avrebbero odiato la matematica nei nostri giorni d'infanzia che non ci piaceva nemmeno il tutor che insegnava matematica. Sono qui per rivelare un segreto ben noto. La matematica, compresa l'algebra, le matrici e alcuni calcoli, è molto necessaria nel campo della scienza dei dati. Mentre esploriamo enormi dati, rimarremo sbalorditi dal modo in cui queste matrici o calcoli "buoni a nulla" potrebbero farlo. La matematica in sé è affascinante se uno si interessa all'argomento. Sviluppa un genuino interesse per la matematica e lo farai nel modo giusto. Ora la gente, che ama la matematica come me, annuisce e va avanti.

2. Statistiche

Durante la mia infanzia mentre apprendevo probabilità e statistiche, non avrei mai pensato che la probabilità mi seguisse per tutta la vita. L'importanza della statistica nella scienza dei dati è inevitabile. Utilizziamo molti teoremi e formule di statistica per comprendere i dati e prevedere il futuro dei dati. Anche se ti perdi nei vasti dati, le statistiche possono aiutarti a prendere la strada giusta. Teorie e formule dimostrate da grandi scienziati non mancheranno, vero? La distribuzione e l'esplorazione dei dati possono essere eseguite facilmente con l'aiuto di statistiche.

3. Competenze di programmazione

Dopo aver avuto un'idea dei dati con l'aiuto della matematica, è davvero bello visualizzarli. E se un po 'di codice ci aiuta a farlo facilmente! Python e R sono noti linguaggi di programmazione che aiutano i data scientist a svolgere facilmente il proprio lavoro. Le statistiche funzionano facilmente sia con le lingue che la distribuzione e l'esplorazione di enormi dati possono essere viste facilmente con due o tre passaggi di codifica.

Non è necessario conoscere entrambe le mani della lingua in mano. La competenza in una lingua ti aiuta a raggiungere grandi traguardi nella tua carriera nella scienza dei dati. Se non conosci Python o R, fai un respiro profondo e tirati su. Entrambe le lingue sono facili da imparare e capire. Nulla può impedirti di diventare uno scienziato di dati.

4. Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è molto importante nel campo della scienza dei dati poiché dovresti sapere come si comportano i tuoi dati dopo l'analisi. Se potessi prevederlo bene, allora sei a metà strada all'inizio dell'esplorazione dei dati. Durante l'analisi dei dati, visualizza dove possono portarti i dati se prendi la strada giusta. O cosa succede se prendi il lato opposto della strada? Le persone potrebbero ridere di me se dico che la creatività è una parte importante della visualizzazione dei dati. Ma questo è vero. Grafici e grafici possono aiutarti molto nel fare il lavoro senza fare tutti i calcoli e la parte di codifica. Alcuni strumenti di visualizzazione dei dati includono Excel, tableau, grafici di Google e così via.

5. Apprendimento automatico

La scienza dei dati riguarda l'analisi dei dati; l'apprendimento automatico sta costruendo un modello dai dati. L'apprendimento automatico ti aiuta a capire i dati etichettati e senza etichetta ti dà un quadro chiaro di vari tipi di regressione e predice come possono essere i dati futuri. Con l'avvento delle nuove tecnologie e dei vari modi in cui viene creata una nuova pila di dati, è importante tenere ben noti i dati nelle nostre mani e aiutarci a prevedere il nostro futuro. L'apprendimento automatico aiuta a farlo. Gli approcci di apprendimento automatico tradizionale possono essere detronizzati dal deep learning. Le reti neurali pensano come cervelli umani e l'intelligenza artificiale ci semplificherà la vita con i dati. La conoscenza di base dell'apprendimento profondo è importante per essere un efficiente scienziato di dati.

6. Conoscenza dei dati

Questo dovrebbe essere il primo argomento in questa pagina. Conoscere i tuoi dati è molto importante. Il dominio a cui appartengono i dati, se mancano eventuali colonne pertinenti, la forma e le dimensioni dei dati e il comportamento dei dati è necessario per essere conosciuti per trarre conclusioni adeguate. I dati mancanti devono essere sostituiti o rimossi in base alla pertinenza della colonna. È necessario prestare la dovuta attenzione alla ricerca di dati etichettati e senza etichetta. Il metodo di regressione da seguire deve essere considerato dopo un adeguato studio dei dati.

7. Abilità comunicative

Una volta terminata la pulizia, l'esplorazione e l'analisi dei dati, è fondamentale informare gli sviluppi ai membri del team interessati e anche alla direzione. Le abilità comunicative sono utili qui. È importante mostrare il tuo lavoro con la massima pazienza in termini di profani in modo che chiunque nella presentazione possa avere un'idea del messaggio che stai cercando di trasmettere. Parla con le persone che sono veramente interessate al tuo lavoro, ottieni informazioni da persone che lavorano da anni e fai capire a tutti l'importanza dell'analisi dei dati. Una buona comunicazione aiuta a fare tutte queste cose in modo metodico.

Conclusione

Dovresti essere aggiornato sul mercato e sviluppare di conseguenza l'analisi dei dati. Lavora sodo per i tuoi dati e fai un'analisi perfetta poiché un piccolo errore significa rovinare la tua organizzazione. Nessuno vuole farlo. Il data scientist può specializzarsi in qualsiasi campo perché sono presenti enormi dati in ogni campo della scienza nel mondo. La conoscenza di tutti gli argomenti sopra menzionati in sé non può renderti un esperto scienziato di dati. Dovresti essere laborioso e aperto a nuove idee sempre. Mentre il mondo cambia, cambia anche il campo dei dati.

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  1. Introduzione alla scienza dei dati
  2. Lingue per la scienza dei dati
  3. Algoritmi di scienza dei dati
  4. Librerie Python per la scienza dei dati
  5. Competenze richieste per Data Scientist

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