Introduktion till Data Scientist Skills
Datavetenskap är ett surrord för alla jobbjägare på marknaden. Det har inspirerat många att antalet onlineplattformar för att undervisa datavetenskap överträffade andra datorkunskaper. Så vilka färdigheter behövs för att bli en effektiv datavetare? Kunskapen om givna data är tillräcklig eller om jag måste lära mig något nytt? Jag känner till några statistiker och utmärker sig, kommer det att vara okej att vara datavetare? Se, jag är väldigt bra på programmeringsspråk, jag tror att jag ska bli en bra datavetare! Låt oss kolla vilka färdigheter som är viktiga för en datavetare.
Vetenskapliga datavetare
Nedan är de viktiga färdigheterna för Data Scientist:
1. Statistik
Jag var väldigt bra på att lösa statistik och sannolikhetsproblem under mina skoldagar som jag saknade i min programvaruvärld. Statistikvärlden är fantastisk. Okej, åtminstone för mig och likasinnade människor. Så vad kan ta mig tillbaka till annan statistik än Data Science? Tro mig folk; statistik är verkligen viktigt för analysen av denna stora datapool. Statistik i sig betyder insamling, tolkning och analys av data. Detta förklarar varför statistik är viktig på detta område. Förutsägelse av framtida data är lika viktigt som analysen av data. Kunskap om grunderna i statistik och sannolikhet är viktigt för att förutsäga uppförandet av data.
2. Python / R
Jag hatade programmering mer än någonting för att lära mig C, C ++ och andra var komplicerade eftersom jag inte förstod deras logik alls. Som en välsignelse kom jag över Pythons språk skapat av Guido Van Rossum. Det är så enkelt att vi kan skriva ut ('Hej världen!') Och vi får utdata. På andra språk måste vi skriva tre rader för att skriva ut 'Hello World'. Alla de inbyggda funktionerna är lätta att lära sig och förstå. Datatyper som listor, tupler, ordböcker och andra är lätta att förstå och lära sig. Det finns ett talesätt att om vi lär oss python finns det inget att gå tillbaka till andra språk eftersom det är superlätt. Vi har många bibliotek för dataanalys och modellbyggnad i python som Numpy, pandaer, matplotlib och så vidare. Alla dessa bibliotek hjälper till att bygga en bra modell för data. Jupyter anteckningsbok är bra för att göra problem med dataanalys.
R utvecklades av Ross Ihaka och Robert Gentleman. R har statistiska, grafiska och maskininlärningsmetoder samma som python. Den grafiska representationen av R är bättre jämfört med python. R: s datatyper inkluderar tecken, numeriska, heltal, komplexa och logiska. Om python är så bra, varför R? R är bra för kommunikation och programmering också. Om du är ny i programmeringsvärlden är det bättre att lära sig R-språket. R används huvudsakligen för dataanalys medan python betraktas som det allmänna programmeringsspråket. Därför är det fördelaktigt att känna till båda språken. Vem vet, du kan bli en mästare i båda! Båda är också gratis att ladda ner och använda i Windows, MacOS och Linux.
3. Excel / SQL
När min chef frågade mig om jag känner till Excel, var jag som inte vet det. Men allvar, killar, det finns mycket mer att lära sig i Excel. Statistik och sannolikhetsfunktioner är inbyggd excel djup kunskap i excel är viktigt så att det är enkelt att beräkna data. Grafer kan ritas, vad-om-analys kan göras, pivottabell för att extrahera data och många fler alternativ i Excel som i sig gör en annan värld. Är det inte fantastiskt att tro att Excel fortfarande används som ett oundvikligt verktyg i datavetenskapens värld? Diagram och formler hjälper till att formulera data och se data annorlunda. Detta hjälper till att visualisera data. Excel kan också användas som ett optimeringsverktyg.
För att få data från databasen och för att arbeta med data, är SQL eller Structured Query Language mycket nödvändigt. SQL används för att skapa en tabell utan att fysiskt se den, eller för att läsa data från tabellen eller för att uppdatera data i tabellen. De mest använda kommandona är att välja, infoga och uppdatera. SQL har en standard för sina kommandon. Vi kan kalla det exakt som strukturerat språk för databasen. SQL är känslig för versaler, till skillnad från python och R.
Excel är ett program medan SQL är ett programmeringsspråk för databaser. SQL Server som databashanteringssystem medan excel används för dataanalys och beräkning. Kunskap om båda är lika viktigt för att bli en skicklig datavetare.
4. Kommunikationsförmåga
Att vara en mästare i python och göra den grafiska tolkningen efter att ha gjort dataanalys gör inte en datavetare om du inte vet hur du ska kommunicera de resultat du har gjort i data. Kommunikation är mycket viktigt mellan teammedlemmar du har arbetat med såväl som till publiken. När datavetare intervjuer görs letar intervjuaren efter goda kommunikationsförmågor som lägger till som en vikt för jobbet. Att skapa historier från data är inte en lätt uppgift. Publiken kan komma från olika områden: tekniska och icke-tekniska personer. Att engagera alla i en enda presentation är trött och intressant. En datavetare bör vara en bra berättare.
5. Kreativitet
Kreativitet är viktigt inom datavetenskap. Ibland kan du ha svårt att hitta ett resultat från de uppgifter som ges även efter att du har använt alla analyser som du känner till. Här bör du använda ditt kreativa tänkande för att förutsäga vad som är möjligt och som inte är det. Det kan hjälpa till att producera bra resultat för din tolkning. En datavetare bör alltid vara nyfiken på att veta vad som kan hända med de angivna uppgifterna. Dessutom bör datavetare samarbeta med alla människor i företaget för att känna till flödet av data. Datavetare kan inte arbeta ensamma. Linjär algebra, kalkyl och numerisk analys är viktiga matematiska ämnen för en datavetare. Att behärska alla dessa kan göra dig till en bra datavetare. Men uppdatera kunskapsbasen och var nyfiken på att lära dig något nytt alltid. Det kan vara svårt att lära sig allt om du bara börjar din karriär inom datavetenskap. Men hårt arbete lönar sig i slutändan och du kommer att älska att spela med data.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Data Scientist Skills. Här har vi diskuterat introduktionen till Data Scientist Skills, de viktiga typerna av Data Scientist Skills. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Datavetenskapsspråk
- Vad gör datavetare? | Betydelse | Färdigheter och ansvar
- Datatyper i C
- Vad är datamodellering?
- Matplotlib I Python
- Olika operationer relaterade till tuples