Einführung in die Arbeit als Data Scientist
Haben Sie jemals an einen Mathematiker oder Statistiker gedacht, der in einem IT-Unternehmen arbeitet und Software-Arbeit leistet oder umgekehrt? Nun, der Job des Data Scientists fragt danach. Es braucht Leute, die Mathematik, Statistik, Fachwissen und Programmierkenntnisse kennen. Wer sich sehr für Datenblöcke interessiert und was sie in dieser Welt tun werden, kann auch von der Datenwissenschaft überrascht werden. Tatsächlich kann jeder mit einem Grundstudium ein Datenwissenschaftler werden. Viele Menschen sind auf der Suche nach einem Data Scientist. Ich denke, dass es das meistgesuchte Thema im Internet ist.
Was ist Data Scientist?
Lassen Sie uns die Details von Data Scientist untersuchen, sei es die Fachkompetenz, der Programmierhintergrund oder die Mathematik.
1. Grundlegende Mathematik
Viele von uns haben Mathematik in ihrer Kindheit vielleicht gehasst, weil wir nicht einmal den Tutor mochten, der Mathematik unterrichtet hat. Ich bin hier, um ein bekanntes Geheimnis preiszugeben. Mathematik, einschließlich Algebra, Matrizen und etwas Kalkül, ist im Bereich der Datenwissenschaft sehr wichtig. Beim Durchsuchen großer Datenmengen werden wir erstaunt sein, wie diese "Gut für nichts" -Matrizen oder -Rechnungen dies bewirken können. Mathematik an sich ist faszinierend, wenn man sich für das Thema interessiert. Entwickeln Sie ein echtes Interesse an Mathematik und Sie werden es richtig machen. Nun, Leute, die Mathe mögen wie ich, nicken dir zu und machen weiter.
2. Statistiken
Während meiner Kindheit, als ich Wahrscheinlichkeit und Statistik lernte, hätte ich nie gedacht, dass die Wahrscheinlichkeit mir ein Leben lang folgen wird. Die Bedeutung der Statistik in der Datenwissenschaft ist unvermeidlich. Wir verwenden viele Theoreme und Formeln der Statistik, um die Daten zu verstehen und die Zukunft der Daten vorherzusagen. Selbst wenn Sie sich in den riesigen Datenmengen verirren, können Statistiken Ihnen helfen, den richtigen Weg einzuschlagen. Theorien und Formeln, die von großen Wissenschaftlern bewiesen wurden, werden nicht scheitern, oder? Die Verteilung und Erkundung von Daten kann mit Hilfe von Statistiken auf einfache Weise erfolgen.
3. Programmierkenntnisse
Nachdem Sie sich mithilfe der Mathematik ein Bild von den Daten gemacht haben, ist es wirklich schön, sie zu visualisieren. Was ist, wenn uns eine Codierung dabei hilft? Python und R sind bekannte Programmiersprachen, mit denen Datenwissenschaftler ihre Arbeit einfach erledigen können. Statistiken funktionieren problemlos in beiden Sprachen, sodass die Verteilung und Erkundung großer Datenmengen mit zwei oder drei Codierungsschritten problemlos möglich ist.
Es ist nicht notwendig, beide Sprachen zu beherrschen. Das Fachwissen in einer Sprache hilft Ihnen dabei, in Ihrer Karriere als Data-Science-Ingenieur große Fortschritte zu erzielen. Wenn Sie neu in Python oder R sind, atmen Sie tief ein und ziehen Sie sich hoch. Beide Sprachen sind leicht zu lernen und zu verstehen. Nichts kann Sie davon abhalten, Datenwissenschaftler zu werden.
4. Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist im Bereich der Datenwissenschaft von großer Bedeutung, da Sie wissen sollten, wie sich Ihre Daten nach Ihrer Analyse verhalten. Wenn Sie es gut vorhersehen konnten, sind Sie zu Beginn der Datenerkundung auf halbem Wege fertig. Stellen Sie sich während der Datenanalyse vor, wohin Sie mit Daten gelangen können, wenn Sie den richtigen Weg einschlagen. Oder was passiert, wenn Sie die gegenüberliegende Straßenseite nehmen? Die Leute können mich auslachen, wenn ich sage, dass Kreativität ein wichtiger Bestandteil der Datenvisualisierung ist. Das ist aber wahr. Diagramme und Plots können Ihnen bei der Ausführung der Arbeit sehr helfen, ohne den gesamten Berechnungs- und Codierungsteil auszuführen. Einige Datenvisualisierungstools umfassen Excel, Tableau, Google Charts usw.
5. Maschinelles Lernen
In der Datenwissenschaft geht es darum, die Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen baut ein Modell aus den Daten auf. Durch maschinelles Lernen können Sie beschriftete und unbeschriftete Daten verstehen. Sie erhalten ein klares Bild der verschiedenen Arten der Regression und können vorhersagen, wie zukünftige Daten aussehen können. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und verschiedenen Wegen, auf denen ein neuer Datenstapel erstellt wird, ist es wichtig, die Daten in unseren Händen zu halten, damit sie bekannt sind und uns helfen, unsere Zukunft vorherzusagen. Maschinelles Lernen hilft dabei. Traditionelle Ansätze des maschinellen Lernens können durch tiefes Lernen entthront werden. Neuronale Netze denken wie menschliche Gehirne, und die Bit-KI erleichtert uns das Leben mit Daten. Grundkenntnisse in Deep Learning sind wichtig, um ein effizienter Datenwissenschaftler zu sein.
6. Datenwissen
Dies sollte das erste Thema auf dieser Seite sein. Ihre Daten zu kennen ist sehr wichtig. Die Domäne, zu der die Daten gehören, ob relevante Spalten fehlen, die Form und Größe der Daten und das Verhalten der Daten müssen bekannt sein, um korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen. Fehlende Daten sollten entsprechend der Relevanz der Spalte ersetzt oder entfernt werden. Es sollte sorgfältig darauf geachtet werden, gekennzeichnete und nicht gekennzeichnete Daten herauszufinden. Die zu befolgende Regressionsmethode muss nach ordnungsgemäßer Datenanalyse berücksichtigt werden.
7. Kommunikationsfähigkeiten
Sobald die Datenbereinigung, -untersuchung und -analyse abgeschlossen ist, ist es wichtig, die betroffenen Teammitglieder und auch das Management über die Entwicklungen zu informieren. Kommunikationsfähigkeiten sind hier nützlich. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Arbeit mit größter Geduld und Laienfreundlichkeit präsentieren, damit jeder in der Präsentation einen Überblick über die Botschaft erhält, die Sie vermitteln möchten. Sprechen Sie mit den Menschen, die wirklich an Ihrer Arbeit interessiert sind, holen Sie Informationen von Menschen ein, die seit vielen Jahren arbeiten, und lassen Sie alle die Bedeutung der Datenanalyse verstehen. Gute Kommunikation hilft dabei, all diese Dinge methodisch zu erledigen.
Fazit
Sie sollten über den Markt informiert sein und Ihre Datenanalyse entsprechend entwickeln. Arbeiten Sie hart für Ihre Daten und führen Sie eine perfekte Analyse durch, denn ein kleiner Fehler bedeutet, Ihre Organisation zu ruinieren. Niemand will das tun. Der Datenwissenschaftler kann sich auf jedes Gebiet spezialisieren, da in jedem Gebiet der Wissenschaft auf der Welt riesige Daten vorhanden sind. Die Kenntnis aller oben genannten Themen kann Sie nicht zu einem qualifizierten Datenwissenschaftler machen. Sie sollten immer fleißig und offen für neue Ideen sein. Wenn sich die Welt verändert, verändert sich auch das Datenfeld.
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