Introduktion om hur man blir datavetare
Har du någonsin tänkt på en matematiker eller statistiker som sitter i ett IT-företag, utför programvara eller vice versa? Dataforskarens jobb ber om det. Det behöver människor att veta matematik, statistik, domänkompetens och programmeringskunskap. En som är mycket intresserad av bitar med data och vad de ska göra i den här världen kan också bli förvånad av datavetenskap. I själva verket kan alla med grundläggande grundexamen bli datavetare. Många människor är ute efter hur man blir datavetare. Jag tror att det är det mest sökta ämnet på internet.
Vad är datavetare?
Låt oss undersöka informationen om vad som är datavetare, vare sig det är domänkompetens, programmeringsbakgrund eller matematik.
1. Grundläggande matematik
Många av oss kan ha hatat matematik under våra barndom att vi inte ens gillade handledaren som undervisade matematik. Jag är här för att avslöja en välkänd hemlighet. Matematik inklusive algebra, matriser och en del kalkyler behövs mycket inom datavetenskapen. Medan vi utforskar enorma data kommer vi att vara förundrade över hur dessa "bra för ingenting" -matriser eller -beräkningar skulle kunna göra det. Matematik i sig är fascinerande om man intresserar sig för ämnet. Utveckla ett äkta intresse för matematik så gör du det rätt. Nu, folk, som älskar matte som jag, lämna ett nick till dig och gå vidare.
2. Statistik
Under min barndom när jag lärde sannolikhet och statistik trodde jag aldrig att sannolikheten kommer att följa mig livslångt. Statistikens betydelse inom datavetenskap är oundviklig. Vi använder många teorier och formler för statistik för att förstå data och för att förutsäga datorns framtid. Även om du går vilse i stora data kan statistik hjälpa dig att ta rätt väg. Teorier och formler som bevisats av stora forskare kommer inte att misslyckas, eller hur? Distribution och utforskning av data kan göras enkelt med hjälp av statistik.
3. Programmeringsfärdigheter
Efter att ha fått en uppfattning om data med hjälp av matematik är det riktigt trevligt att visualisera det. Tänk om någon kodning hjälper oss att göra detta enkelt! Python och R är välkända programmeringsspråk som hjälper datavetare att göra sitt arbete enkelt. Statistik fungerar enkelt med både de språk som distribution och utforskning av enorma data lätt kan ses med två eller tre steg för kodning.
Det är inte nödvändigt att känna till språket i handen. Kompetens på ett språk hjälper dig att nå stora höjder i din datavetenskapskarriär. Om du är ny med Python eller R, ta ett djupt andetag och dra dig upp. Båda språken är lätta att lära sig och förstå. Ingenting kan hindra dig från att bli datavetare.
4. Datavisualisering
Datavisualisering är mycket viktigt inom datavetenskapen, eftersom du borde veta hur dina uppgifter uppträder efter din analys. Om du kunde förutse det väl, är du halvvägs klar i början av utforskningen av data. När du analyserar data kan du visualisera var data kan ta dig om du tar rätt väg. Eller vad händer om du tar motsatt sida av vägen? Människor kan skratta åt mig om jag säger att kreativitet är en viktig del av datavisualiseringen. Men detta är sant. Grafer och diagram kan hjälpa dig mycket att utföra arbetet utan att göra alla beräkningar och kodning. Vissa datavisualiseringsverktyg inkluderar Excel, Tableau, Google-diagram och så vidare.
5. Maskininlärning
Datavetenskap handlar om att analysera data; maskininlärning bygger en modell ur data. Maskininlärning hjälper dig att förstå märkta och ommärkta data ger dig en tydlig bild av olika typer av regression och förutsäger hur framtida data kan vara. Med tillkomsten av ny teknik och olika sätt på vilket en ny hög med data skapas är det viktigt att hålla data i våra händer för att vara välkända och hjälper oss att förutsäga vår framtid. Maskininlärning hjälper till att göra detta. Traditionella maskininlärningsmetoder kan avhjälpas genom djup inlärning. Neurala nätverk tror att människors hjärnor och bit AI kommer att göra vårt liv enkelt med data. Grundläggande kunskaper om djup inlärning är viktigt för att vara en effektiv datavetare.
6. Datakunskap
Detta bör vara det första ämnet på denna sida. Att känna till dina uppgifter är mycket viktigt. Domänen till vilken uppgifterna tillhör, om det finns några relevanta kolumner saknas, formen och storleken på data och uppförandet av data är nödvändigt för att bli känd för att härleda riktiga slutsatser. Saknade data bör bytas ut eller tas bort baserat på kolumnens relevans. Korrekt omsorg bör ges för att ta reda på märkta och ommärkta data. Metoden för regression som ska följas måste övervägas efter korrekt studie av data.
7. Kommunikationsfärdigheter
När data rengöring, utforskning och analys är över är det avgörande att informera utvecklingen till de berörda teammedlemmarna och även till ledningen. Kommunikationsfärdigheter är praktiska här. Det är viktigt att visa upp ditt arbete med yttersta tålamod i lekmän, så att vem som helst i presentationen ska få en viktig del av det budskap du försöker förmedla. Prata med de människor som verkligen är intresserade av ditt arbete, få information från människor som har jobbat under långa år och få alla att förstå vikten av dataanalys. God kommunikation hjälper till att göra alla dessa saker på ett metodiskt sätt.
Slutsats
Du bör uppdateras om marknaden och utveckla din dataanalys i enlighet därmed. Arbeta hårt för dina data och gör en perfekt analys eftersom ett litet misstag betyder att skruva upp din organisation. Ingen vill göra det. Datavetenskapsmannen kan specialisera sig på valfritt område eftersom enorma data finns i alla vetenskapsområden i världen. Kunskap om alla ovannämnda ämnen i sig kan inte göra dig till en skicklig datavetare. Du ska alltid vara hårt arbetande och öppen för nya idéer. När världen förändras så gör datafältet.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till hur man blir datavetare. Här diskuterar vi introduktionen till datavetenskap och vad som är datavetenskap. Du kan gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer-
- Introduktion till datavetenskap
- Datavetenskapsspråk
- Data Science Algoritms
- Python-bibliotek för datavetenskap
- Färdigheter som krävs för datavetare