Introduzione alle abilità di data science
Data Science, ah una professione così bella in parole e opere di chi ama fare il lavoro! Come punto importante per ogni lavoro, l'amore per la professione è molto importante. Quindi, per amare il lavoro, si dovrebbero avere le competenze necessarie per fare lo stesso, integrato o acquisito. Abbiamo visto molti uomini d'affari che acquisiscono l'azienda dalla loro famiglia e la trasformano in un impero. E altri strati aziendali, che si preparano ad affrontare il peggio, acquisiscono le competenze e diventano i migliori nella slot. Vediamo ora le abilità di data science.
Tipi di abilità di data science
Di seguito sono riportati i tipi di abilità di data science:
1. Competenze tecniche
Quanti di noi hanno odiato la matematica come materia durante i nostri giorni di scuola? Quasi tutti abbiamo ragione. Qui ti dirò una rivelazione straziante. La matematica è molto importante per la scienza dei dati, che si tratti di statistiche, probabilità o algebra o altro. Le statistiche ci mostrano che i dati che abbiamo raccolto hanno uno schema o no. Ci fa dire che dovrebbero esserci una media e una variazione per ogni dato. La probabilità ci mostra il futuro dei dati, che accada o meno. Inoltre, dice anche del passato.
L'algebra lineare è la base della scienza dei dati poiché i dati ruotano attorno a funzioni ed equazioni. Anche dai dati, potremmo ottenere vettori e matrici che sono una parte cruciale dell'algebra lineare. Se vuoi essere un maestro nella scienza dei dati, è fondamentale che tu sappia come funziona l'algebra lineare. Inizia ad amare la matematica e ti porterà a grandi altezze.
2. Competenze di programmazione
Sono finiti i giorni in cui gli statistici lavoravano con carta e penna o con un calcolatore per analizzare le vendite di un'azienda o per confrontare le vendite dell'azienda concorrente. Ora potremmo fare tutte queste cose con la programmazione, non tutte ma più di queste. Abbiamo potuto vedere fino a che punto i dati ci portano a lungo termine, se i dati erano coerenti in passato e come stiamo andando nel presente.
I migliori linguaggi di programmazione che funzionano per la scienza dei dati nel linguaggio di programmazione Python e R. Se impari Python una volta, non puoi tornare indietro ad altri linguaggi di programmazione perché Python è molto facile e semplice. Considera due persone che parlano tra loro in una lingua conosciuta da entrambi. E quando necessario, disegnare schizzi per mostrare esattamente cosa si intende. Questo è ciò che stiamo facendo con Python. Nessuna interazione dei file di intestazione per i programmi. Per i problemi che ritieni complicati, ci sono librerie assegnate per fare il lavoro per te. Importali e considera che è fatto. Si dice che il linguaggio di programmazione R sia per coloro che non conoscono affatto il programma. Ma credimi; è facile di quanto pensi. R viene utilizzato principalmente quando sono necessari più schizzi. È bene conoscere sia la mano della lingua in mano, ma all'inizio, una lingua può portarti ad un livello superiore.
3. Abilità di visualizzazione
Quando leggiamo il giornale, saltiamo e saltiamo le notizie più importanti, ma quelle che leggiamo sono per lo più con schizzi. È una nozione umana vedere qualcosa e registrarsi allo stesso modo nella mente. Quindi l'abilità di visualizzazione è indispensabile nella scienza dei dati? Risponderei con un grande Sì. L'intero dato di forse 100 pagine può essere ridotto a due o tre grafici o grafici. Non pensi che sia bello? Mi sento così.
Per disegnare i grafici, è necessario visualizzare i modelli dei dati. Quindi ci sono alcuni strumenti che ci aiutano a farlo? Sono lieto di dire di sì anche a questa domanda. Excel è un ottimo strumento che disegna i diagrammi e i grafici necessari in base alle nostre esigenze. Alcuni altri strumenti per la visualizzazione dei dati includono Tableau, Infogram e Datawrapper e così via. Quindi ci sono molti strumenti là fuori per aiutarci quando siamo persi nel grande mare di dati. Grandi o piccoli, i dati sono essenziali per noi per trarre le nostre conclusioni e presentarli alla nostra gestione. Cos'altro potrebbe fare uno strumento di visualizzazione dei dati anziché aiutarci a fare i grafici?
4. Abilità comunicative
È fondamentale trasmettere le nostre scoperte a un gruppo di compagni di squadra o al senior management. La comunicazione ci aiuta a raggiungere un livello superiore a quello per cui lottiamo davvero. Essere un buon comunicatore ci aiuta a condividere le nostre idee e a trovare eventuali discrepanze nei dati. L'abilità di presentazione è molto importante in un progetto per mostrare i risultati dei dati e pianificare il futuro. Guardarsi negli occhi per comunicare un messaggio è importante durante la presentazione.
Tuttavia, vi è una tendenza a evitare questa abilità mentre si prepara ad essere nel campo della scienza dei dati. Gente, questa non è l'ultima abilità acquisita, ma un'abilità da percorrere mentre si affrontano altre abilità. Dopo aver fatto i calcoli in matematica, sembra bello se il problema si conclude con un sommario esauriente. Durante la programmazione, si consiglia di aggiungere commenti tra i codici in modo che coloro che passano attraverso il codice lo comprendano meglio. Gli strumenti di visualizzazione ottengono un tocco completo solo quando sono decorati con titoli adeguati e forniti spiegazioni adeguate. Quindi le abilità scritte e verbali sono inevitabili nella scienza dei dati.
Conclusione
Quindi ho perso qualche abilità da acquisire in modo da poter essere nel campo della scienza dei dati? Le abilità analitiche sono ugualmente importanti anche se non l'ho sottolineato perché la matematica copre tutti quegli argomenti caldi. La curiosità sui dati e le capacità di leadership per rendere il lavoro di squadra insieme ti rende grande nella scienza dei dati. Vorrei concludere questo scritto dicendo che nessuna abilità è sottovalutata. E tutte le competenze possono essere acquisite per diventare un data scientist professionista. Duro lavoro per concentrarsi su ciò che stai facendo, un po 'di pazienza per fare la pulizia dei dati non deve essere evitato a lungo termine.
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