Introduzione alle competenze di Data Scientist
Data science è una parola d'ordine per tutti i cercatori di lavoro sul mercato. Ha ispirato molti che il numero di piattaforme online per insegnare la scienza dei dati superava le altre abilità informatiche. Quindi quali competenze sono necessarie per diventare un efficiente data scientist? La conoscenza dei dati forniti è sufficiente o se devo imparare qualcosa di nuovo? Conosco alcune statistiche ed eccelliamo, andrà bene essere uno scienziato di dati? Vedi, sono molto bravo a programmare linguaggi, penso che sarò un grande scienziato di dati! Diamo un'occhiata a quali abilità sono importanti per uno scienziato di dati.
Competenze scientifiche di dati importanti
Di seguito sono riportate le competenze importanti per Data Scientist:
1. Statistiche
Sono stato molto bravo a risolvere statistiche e problemi di probabilità durante i miei giorni di scuola che mi mancavano nel mio mondo del software. Il mondo delle statistiche è fantastico. Ok, almeno per me e per le persone che la pensano allo stesso modo. Quindi cosa potrebbe riportarmi a statistiche diverse da Data Science? Credetemi gente; le statistiche sono davvero importanti per l'analisi di questo vasto pool di dati. Le statistiche stesse significano raccolta, interpretazione e analisi dei dati. Questo spiega perché le statistiche sono importanti in questo campo. La previsione di dati futuri è importante quanto l'analisi dei dati. La conoscenza delle basi della statistica e della probabilità è importante per prevedere il comportamento dei dati.
2. Python / R
Odiavo la programmazione più di ogni altra cosa perché imparare C, C ++ e altri era complicato perché non capivo affatto la loro logica. Come benedizione, mi sono imbattuto nel linguaggio Python creato da Guido Van Rossum. È così facile che possiamo inserire print ('Hello World!') E ottenere l'output. In altre lingue, dobbiamo scrivere 3 righe per stampare "Hello World". Tutte le funzioni integrate sono facili da imparare e capire. I tipi di dati come elenchi, tuple, dizionari e altri sono facili da comprendere e apprendere. Si dice che se impariamo Python, non si può tornare indietro in altre lingue poiché è semplicissimo. Abbiamo molte librerie per l'analisi dei dati e la costruzione di modelli in Python come Numpy, Panda, Matplotlib e così via. Tutte queste librerie aiutano a costruire un buon modello per i dati. Il notebook Jupyter è utile per problemi di analisi dei dati.
R è stato sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman. R ha metodi statistici, grafici e di apprendimento automatico uguali a quelli di Python. La rappresentazione grafica di R è migliore rispetto a Python. I tipi di dati di R includono carattere, numerico, intero, complesso e logico. Se python è così buono, allora perché R? R è buono anche per la comunicazione e la programmazione. Se sei nuovo nel mondo della programmazione, è meglio imparare il linguaggio R. R viene utilizzato principalmente per l'analisi dei dati mentre python è considerato il linguaggio di programmazione generico. Quindi, è utile conoscere entrambe le lingue. Chissà, potresti diventare un maestro in entrambi! Inoltre, entrambi possono essere scaricati e utilizzati gratuitamente in Windows, MacOS e Linux.
3. Excel / SQL
Quando il mio capo mi ha chiesto se conosco Excel, ero come chi non lo sapesse. Ma seriamente ragazzi, c'è molto altro da imparare in Excel. Le funzioni statistiche e probabilistiche sono integrate in Excel la conoscenza approfondita di Excel è importante per facilitare il calcolo dei dati. È possibile disegnare grafici, eseguire analisi what-if, una tabella pivot per estrarre i dati e molte altre opzioni in Excel che di per sé creano un mondo diverso. Non è sorprendente pensare che Excel sia ancora utilizzato come uno strumento inevitabile nel mondo della scienza dei dati? Grafici e formule aiutano a formulare i dati e a vederli in modo diverso. Questo aiuta nella visualizzazione dei dati. Excel può anche essere utilizzato come strumento di ottimizzazione.
Per ottenere i dati dal database e lavorare con i dati, SQL o Structured Query Language sono molto necessari. SQL viene utilizzato per creare una tabella senza vederla fisicamente, o per leggere i dati dalla tabella o per aggiornare i dati nella tabella. I comandi più utilizzati sono selezionare, inserire e aggiornare. SQL ha uno standard per i suoi comandi. Possiamo chiamarlo esattamente come linguaggio strutturato per il database. SQL non distingue tra maiuscole e minuscole, a differenza di Python e R.
Excel è un programma mentre SQL è un linguaggio di programmazione del database. SQL Server come sistema di gestione del database mentre Excel viene utilizzato per l'analisi e il calcolo dei dati. La conoscenza di entrambi è altrettanto importante per diventare un abile scienziato di dati.
4. Abilità comunicative
Essere un maestro in Python e fare l'interpretazione grafica dopo aver fatto l'analisi dei dati non fa uno scienziato dei dati a meno che non si sappia come comunicare i risultati che si sono fatti nei dati. La comunicazione è molto importante tra i membri del team con cui hai lavorato e per il pubblico. Al termine delle interviste con i data scientist, l'intervistatore cerca buone capacità comunicative che si sommano come peso per il lavoro. Creare storie da dati non è un compito facile. Il pubblico può provenire da diverse aree: persone tecniche e non tecniche. Coinvolgere tutti in una singola presentazione è stancante e interessante. Uno scienziato di dati dovrebbe essere un buon narratore.
5. Creatività
La creatività è importante nella scienza dei dati. A volte, potresti trovare davvero difficile trovare un risultato dai dati forniti anche dopo aver applicato tutte le analisi che conosci. Qui dovresti usare il tuo pensiero creativo per prevedere quale sia possibile e quale no. Può aiutare a produrre buoni risultati per la tua interpretazione. Uno scienziato di dati dovrebbe essere sempre curioso di sapere cosa può accadere con i dati forniti. Inoltre, i data scientist dovrebbero lavorare con tutte le persone dell'azienda per conoscere il flusso di dati. I data scientist non possono lavorare da soli. L'algebra lineare, il calcolo e l'analisi numerica sono argomenti matematici importanti per uno scienziato di dati. Padroneggiare tutto ciò può renderti un grande scienziato di dati. Ma aggiorna la knowledge base e sii curioso di imparare sempre qualcosa di nuovo. Potrebbe essere difficile imparare tutto se hai appena iniziato la tua carriera nella scienza dei dati. Ma il duro lavoro alla fine ripaga e ti piacerà giocare con i dati.
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