Einführung in Data Science Skills
Data Science, ach so ein wunderschöner Beruf in Wort und Tat, der es liebt, seine Arbeit zu erledigen! Die Liebe zum Beruf ist für jeden Beruf ein wichtiger Punkt. Um den Job zu lieben, sollte man die nötigen Fähigkeiten haben, um das Gleiche zu tun, ob eingebaut oder erworben. Wir haben viele Geschäftsleute gesehen, die das Geschäft von ihrer Familie übernommen und zu einem Imperium ausgebaut haben. Und andere Geschäftsschichten, die sich auf das Schlimmste vorbereiten, erwerben die Fähigkeiten und werden die Besten im Slot. Lassen Sie uns nun die datenwissenschaftlichen Fähigkeiten betrachten.
Arten von datenwissenschaftlichen Fähigkeiten
Im Folgenden sind die Arten von Data Science-Fähigkeiten aufgeführt:
1. Technische Fähigkeiten
Wie viele von uns haben Mathematik als Fach während unserer Schulzeit gehasst? Fast alle von uns haben recht. Hier erzähle ich Ihnen eine herzzerreißende Offenbarung. Mathematik ist sehr wichtig für die Datenwissenschaft, sei es Statistik, Wahrscheinlichkeit oder Algebra oder was auch immer. Statistiken zeigen uns, dass die von uns gesammelten Daten ein Muster haben oder nicht. Es lässt uns sagen, dass es einen Mittelwert und eine Variation für alle Daten geben sollte. Die Wahrscheinlichkeit zeigt uns die Zukunft der Daten, ob es passieren wird oder nicht. Es sagt auch etwas über die Vergangenheit aus.
Die lineare Algebra ist die Grundlage der Datenwissenschaft, da sich Daten um Funktionen und Gleichungen drehen. Auch aus Daten könnten wir Vektoren und Matrizen erhalten, was ein entscheidender Teil der linearen Algebra ist. Wenn Sie ein Master in Data Science sein möchten, ist es wichtig zu wissen, wie lineare Algebra funktioniert. Beginnen Sie, Mathematik zu lieben, und es wird Sie zu großen Höhen führen.
2. Programmierkenntnisse
Vorbei sind die Zeiten, in denen Statistiker mit Stift und Papier oder mit einem Taschenrechner arbeiteten, um die Umsätze eines Unternehmens zu analysieren oder die Umsätze der Konkurrenzunternehmen zu vergleichen. Jetzt können wir all diese Dinge mit der Programmierung machen, nicht alle diese, sondern mehr als diese. Wir konnten sehen, wie weit uns die Daten auf lange Sicht bringen, ob die Daten in der Vergangenheit konsistent waren und wie es uns in der Gegenwart geht.
Die besten Programmiersprachen, die für Data Science in der Programmiersprache Python und R funktionieren. Wenn Sie Python einmal lernen, gibt es kein Zurück in andere Programmiersprachen, da Python sehr einfach und unkompliziert ist. Stellen Sie sich zwei Personen vor, die in einer ihnen beiden bekannten Sprache miteinander sprechen. Und wenn nötig, zeichnen Sie Skizzen, um genau zu zeigen, was man meinte. Genau das machen wir mit Python. Keine Header-Interaktionen für die Programme. Für die Probleme, die Sie als kompliziert empfinden, gibt es Bibliotheken, die den Job für Sie erledigen. Importieren Sie sie und betrachten Sie es als erledigt. Die Programmiersprache R soll für diejenigen gedacht sein, die das Programm überhaupt nicht kennen. Aber glaub mir; es ist einfacher als du denkst. R wird meistens verwendet, wenn Sie mehr Skizzen benötigen. Es ist gut, beide Sprachen zu beherrschen, aber am Anfang kann eine Sprache Sie auf ein höheres Niveau bringen.
3. Visualisierungsfähigkeiten
Wenn wir die Zeitung lesen, überfliegen und überspringen wir die wichtigsten Nachrichten, aber die, die wir lesen, sind meistens mit Skizzen. Es ist eine menschliche Vorstellung, irgendetwas zu sehen und ungefähr dasselbe im Verstand zu registrieren. Ist die Fähigkeit zur Visualisierung in der Datenwissenschaft unverzichtbar? Ich würde es mit einem großen Ja beantworten. Die gesamten Daten von möglicherweise 100 Seiten können auf zwei oder drei Grafiken oder Diagramme minimiert werden. Findest du es nicht cool? Ich fühle so.
Um die Graphen zu zeichnen, muss man die Muster der Daten visualisieren. Gibt es also einige Tools, die uns dabei helfen? Ich bin froh, auch zu dieser Frage Ja sagen zu können. Excel ist ein großartiges Tool, mit dem Sie die erforderlichen Diagramme und Grafiken nach Ihren Wünschen erstellen können. Einige andere Tools für die Datenvisualisierung umfassen Tableau, Infogram, Datawrapper usw. Es gibt also viele Tools, die uns helfen, wenn wir uns im großen Datenmeer verlaufen. Ob groß oder klein, Daten sind unerlässlich, damit wir unsere Schlussfolgerungen ziehen und sie unserem Management präsentieren können. Was könnte ein Datenvisualisierungstool sonst noch tun, als uns bei der Erstellung der Diagramme zu helfen?
4. Kommunikationsfähigkeiten
Es ist von größter Bedeutung, unsere Erkenntnisse entweder einer Gruppe von Teammitgliedern oder der Geschäftsleitung zu übermitteln. Kommunikation hilft uns dabei, ein höheres Level zu erreichen, als wir wirklich kämpfen. Ein guter Kommunikator zu sein, hilft uns, unsere Ideen zu teilen und Unstimmigkeiten in den Daten zu finden. Präsentationsfähigkeiten sind in einem Projekt am wichtigsten, um die Ergebnisse von Daten zu präsentieren und die Zukunft zu planen. Während der Präsentation ist es wichtig, einander in die Augen zu sehen, um eine Botschaft zu vermitteln.
Es gibt jedoch einen Trend, diese Fähigkeit zu vermeiden, während man sich auf das Gebiet der Datenwissenschaft vorbereitet. Leute, dies ist nicht die letzte Fähigkeit, die erworben wurde, sondern eine Fähigkeit, die durchlaufen werden muss, während andere Fähigkeiten durchlaufen werden. Nach den Berechnungen in Mathematik sieht es gut aus, wenn das Problem mit einer Zusammenfassung beendet wird. Es wird empfohlen, beim Programmieren Kommentare zwischen den Codes einzufügen, damit diejenigen, die den Code durcharbeiten, ihn besser verstehen. Visualisierungstools erhalten nur dann eine Vervollständigung, wenn sie mit den richtigen Titeln und Erklärungen versehen sind. Daher sind schriftliche und mündliche Fähigkeiten in der Datenwissenschaft unvermeidlich.
Fazit
Habe ich eine Fähigkeit verpasst, die Sie erworben haben, um auf dem Gebiet der Datenwissenschaft tätig zu sein? Analytische Fähigkeiten sind ebenso wichtig, obwohl ich es nicht betont habe, weil die Mathematik all diese heißen Themen abdeckt. Die Neugier auf Daten und Führungsqualitäten, um das Teamwork zusammenzubringen, macht Sie in der Datenwissenschaft großartig. Abschließend möchte ich sagen, dass keine Fähigkeiten unterschätzt werden. Und alle Fähigkeiten können erworben werden, um ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden. Harte Arbeit, um sich auf das zu konzentrieren, was Sie tun, ein wenig Geduld bei der Datenbereinigung ist auf lange Sicht nicht zu vermeiden.
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