Introduktion till datavetenskapliga färdigheter
Data Science, ah ett så vackert yrke i ord och handlingar som älskar att göra jobbet! Som en viktig punkt för varje jobb är kärlek till yrket mycket viktigt. Så för att älska jobbet bör man ha nödvändiga färdigheter för att göra detsamma, vare sig det är inbyggt eller förvärvat. Vi har sett många affärsmän som förvärvar verksamheten från sin familj och bygger det till ett imperium. Och andra affärslagrar, som förbereder sig för att möta det värsta, förvärvar färdigheterna och blir de bästa i spåret. Nu ska vi se datavetenskapliga färdigheter.
Typer av datavetenskapliga färdigheter
Följande är de typer av datavetenskapliga färdigheter:
1. Tekniska färdigheter
Hur många av oss har hatat matematik som ämne under våra skoldagar? Nästan alla av oss rätt. Här ska jag berätta en hjärtskärande uppenbarelse. Matematik är mycket viktigt för datavetenskap, vare sig det är statistik, sannolikhet eller algebra eller vad som helst. Statistik visar att uppgifterna som vi samlade har ett mönster eller inte. Det får oss att säga att det bör finnas ett medelvärde och variation för alla data. Sannolikheten visar oss framtiden för data, oavsett om det kommer att hända eller inte. Det säger också om det förflutna.
Linjär algebra är grunden för datavetenskap då data kretsar kring funktioner och ekvationer. Från data kan vi också få vektorer och matriser vilket är en viktig del av linjär algebra. Om du vill bli en master i datavetenskap är det viktigt att du ska veta hur linjär algebra fungerar. Börja älska matematik och det tar dig till stora höjder.
2. Programmeringsfärdigheter
Borta är de dagar där statistiker arbetade med penna och papper eller med en kalkylator för att analysera försäljningen av ett företag eller för att jämföra det konkurrerande företagets försäljning. Nu kan vi göra alla dessa saker med programmering, inte alla dessa utan mer än dessa. Vi kunde se hur långt uppgifterna tar oss på lång sikt, om uppgifterna var konsekvent tidigare och hur vi gör i nuet.
De bästa programmeringsspråken som fungerar för datavetenskap i Python och R-programmeringsspråk. Om du lär dig Python en gång går det inte tillbaka till andra programmeringsspråk eftersom Python är mycket enkelt och enkelt. Tänk på två personer som pratar med varandra på ett språk som är känt för båda. Och när det behövs, rita skisser för att visa exakt vad man betydde. Det är vad vi gör med Python. Inga rubrikfilinteraktioner för programmen. För de problem som du känner dig komplicerad tilldelas bibliotek som gör jobbet åt dig. Importera dem och fundera på att det är gjort. R-programmeringsspråk sägs vara för dem som inte känner till programmet alls. Men tro mig; det är lätt än du tror. R används mest när du behöver fler skisser. Det är bra att känna till språket i handen, men i början kan ett språk ta dig till en högre nivå.
3. Visualiseringsfärdigheter
När vi läser tidningen skummar vi över de viktigaste nyheterna men de som vi läser är mest med skisser. Det är en mänsklig uppfattning att se någonting och att registreras ungefär samma i sinnet. Så är visualiseringsfärdighet nödvändig i datavetenskap? Jag skulle svara på det med ett stort Ja. Hela data på kanske 100 sidor kan minimeras till två eller tre grafer eller diagram. Känner du inte att det är coolt? Jag känner mig så.
För att rita graferna måste man visualisera datamönstren. Så finns det några verktyg som hjälper oss att göra det? Jag är glad att också säga ja till den här frågan. Excel är ett fantastiskt verktyg som drar nödvändiga diagram och grafer baserat på vårt behov. Några andra verktyg för datavisualisering inkluderar Tableau, Infogram och Datawrapper och så vidare. Så det finns många verktyg där ute för att hjälpa oss när vi går vilse i det stora hav av data. Antingen stora eller små, data är viktiga för att vi kan dra slutsatser och presentera dem för vår ledning. Vad mer kan ett datavisualiseringsverktyg göra snarare än att hjälpa oss att göra diagrammen?
4. Kommunikationsfärdigheter
Det är mycket viktigt att förmedla våra resultat antingen till en grupp lagkamrater eller ledande befattningshavare. Kommunikation hjälper oss att nå en nivå högre än vad vi verkligen kämpar för. Att vara en bra kommunikatör hjälper oss att dela våra idéer och hitta eventuella avvikelser i uppgifterna. Presentationsförmåga är viktigast i ett projekt för att visa upp resultaten och att planera framtiden. Att titta på varandras ögon för att förmedla ett budskap är viktigt under presentationen.
Det finns emellertid en trend att undvika denna färdighet medan man förbereder sig för att vara inom datavetenskap. Människor, detta är inte den sista färdigheten som ska förvärvas utan en färdighet att gå igenom medan du går igenom andra färdigheter. Efter att ha gjort beräkningarna i matematik ser det vackert ut om problemet avslutas med en blåsande sammanfattning. Vid programmering rekommenderas det att lägga till kommentarer mellan koder så att de som går igenom koden förstår den bättre. Visualiseringsverktyg får en fullständig touch bara när den är dekorerad med rätt titlar och får korrekt förklaring. Därför är skriftliga och muntliga färdigheter oundvikliga i datavetenskap.
Slutsats
Så missade jag någon skicklighet som jag kunde förvärva så att du kan vara inom datavetenskap? Analytiska färdigheter är lika viktiga men jag har inte betonat det eftersom matematik täcker alla de heta ämnena. Nyfikenhet kring data och ledarskapskompetenser för att göra teamarbetet tillsammans gör dig bra i datavetenskap. Jag vill avsluta detta skrivande med att säga att inga färdigheter är underskattade. Och alla färdigheter kan förvärvas för att bli en professionell datavetare. Hårt arbete för att fokusera på det du gör, lite tålamod för att göra datarengöring är inte att undvika på lång sikt.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till datavetenskapliga färdigheter. Här diskuterar vi introduktionen och olika typer av datavetenskapliga färdigheter. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer-
- Data Science Platform
- Datavetenskapsspråk
- Data Science Karriär
- Introduktion till datavetenskap
- Översikt över datavetenskapens livscykel