Einführung in Data Scientist Skills
Data Science ist ein Modewort für alle Jobsucher auf dem Markt. Es hat viele inspiriert, dass die Anzahl der Online-Plattformen zum Unterrichten von Datenwissenschaft mehr als andere Computerkenntnisse ist. Welche Fähigkeiten sind also erforderlich, um ein effizienter Datenwissenschaftler zu werden? Die Kenntnis der angegebenen Daten reicht aus oder ob ich etwas Neues lernen muss? Ich kenne ein paar Statistiken und bin exzellent. Ist es in Ordnung, Datenwissenschaftler zu sein? Sehen Sie, ich bin sehr gut in Programmiersprachen, ich denke, ich werde ein großartiger Datenwissenschaftler sein! Lassen Sie uns herausfinden, welche Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler wichtig sind.
Wichtige Fähigkeiten von Data Scientists
Nachfolgend sind die wichtigen Fähigkeiten für Data Scientist aufgeführt:
1. Statistiken
Ich war sehr gut darin, Statistik- und Wahrscheinlichkeitsprobleme während meiner Schulzeit zu lösen, die ich in meiner Software-Welt vermisst habe. Die Welt der Statistik ist großartig. Okay, zumindest für mich und Gleichgesinnte. Was könnte mich zu anderen Statistiken als Data Science zurückbringen? Glauben Sie mir, Leute; Statistiken sind wirklich wichtig für die Analyse dieses riesigen Datenpools. Statistik selbst bedeutet Sammlung, Interpretation und Analyse von Daten. Dies erklärt, warum Statistiken in diesem Bereich wichtig sind. Die Vorhersage zukünftiger Daten ist ebenso wichtig wie die Analyse von Daten. Kenntnisse in den Grundlagen von Statistik und Wahrscheinlichkeit sind wichtig, um das Verhalten von Daten vorherzusagen.
2. Python / R
Ich hasste das Programmieren mehr als alles andere, weil das Erlernen von C, C ++ und anderen kompliziert war, da ich deren Logik überhaupt nicht verstand. Als Segen bin ich auf die von Guido Van Rossum entwickelte Python-Sprache gestoßen. Es ist so einfach, dass wir print eingeben können ('Hello World!') Und die Ausgabe erhalten. In anderen Sprachen müssen wir 3 Zeilen schreiben, um 'Hello World' zu drucken. Alle eingebauten Funktionen sind leicht zu erlernen und zu verstehen. Datentypen wie Listen, Tupel, Wörterbücher und andere sind leicht zu erfassen und zu lernen. Es gibt ein Sprichwort, dass es kein Zurück zu anderen Sprachen gibt, wenn wir Python lernen, da dies sehr einfach ist. Wir haben viele Bibliotheken für die Datenanalyse und Modellbildung in Python wie Numpy, Pandas, Matplotlib und so weiter. Alle diese Bibliotheken helfen beim Aufbau eines guten Modells für die Daten. Das Jupyter-Notebook eignet sich gut für Datenanalyseprobleme.
R wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt. R hat die gleichen statistischen, grafischen und maschinellen Lernmethoden wie Python. Die grafische Darstellung von R ist im Vergleich zu Python besser. Die Datentypen von R umfassen Zeichen, Zahlen, Ganzzahlen, Komplexe und Logische. Wenn Python so gut ist, warum dann R? R ist auch gut für Kommunikation und Programmierung. Wenn Sie neu in der Programmierwelt sind, ist es besser, die R-Sprache zu lernen. R wird hauptsächlich für die Datenanalyse verwendet, während Python als allgemeine Programmiersprache gilt. Daher ist es von Vorteil, beide Sprachen zu beherrschen. Wer weiß, vielleicht wirst du in beiden ein Meister! Beide können kostenlos unter Windows, MacOS und Linux heruntergeladen und verwendet werden.
3. Excel / SQL
Als mein Chef mich fragte, ob ich Excel kenne, war ich wie derjenige, der es nicht weiß. Aber im Ernst, es gibt noch viel mehr zu lernen. Statistik- und Wahrscheinlichkeitsfunktionen sind in Excel integriert. Um die Berechnung der Daten zu vereinfachen, sind fundierte Kenntnisse in Excel wichtig. Es können Grafiken gezeichnet werden, Was-wäre-wenn-Analysen durchgeführt werden, Pivot-Tabellen zum Extrahieren von Daten und viele weitere Excel-Optionen, die für sich genommen eine andere Welt ergeben. Ist es nicht erstaunlich zu glauben, dass Excel immer noch als unvermeidbares Werkzeug in der Welt der Datenwissenschaft eingesetzt wird? Diagramme und Formeln helfen, Daten zu formulieren und Daten anders zu sehen. Dies hilft bei der Visualisierung von Daten. Excel kann auch als Optimierungswerkzeug verwendet werden.
Um Daten aus der Datenbank abzurufen und mit den Daten zu arbeiten, wird SQL oder Structured Query Language dringend benötigt. SQL wird verwendet, um eine Tabelle zu erstellen, ohne sie physisch zu sehen, oder um Daten aus der Tabelle zu lesen oder um die Daten in der Tabelle zu aktualisieren. Die am häufigsten verwendeten Befehle sind Auswählen, Einfügen und Aktualisieren. SQL hat einen Standard für seine Befehle. Wir können es genau als strukturierte Sprache für die Datenbank bezeichnen. SQL unterscheidet im Gegensatz zu Python und R nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung.
Excel ist ein Programm, während SQL eine Datenbankprogrammiersprache ist. SQL Server als Datenbankverwaltungssystem, während Excel für die Datenanalyse und -berechnung verwendet wird. Das Wissen über beides ist gleichermaßen wichtig, um ein geschickter Datenwissenschaftler zu werden.
4. Kommunikationsfähigkeiten
Ein Meister in Python zu sein und die grafische Interpretation nach der Datenanalyse durchzuführen, macht einen Datenwissenschaftler nicht zu einem Wissenschaftler, es sei denn, Sie wissen nicht, wie Sie die Ergebnisse, die Sie in Daten gemacht haben, kommunizieren sollen. Die Kommunikation zwischen den Teammitgliedern, mit denen Sie gearbeitet haben, und dem Publikum ist sehr wichtig. Wenn Datenwissenschaftler-Interviews durchgeführt werden, sucht der Interviewer nach guten Kommunikationsfähigkeiten, die als Gewicht für den Job gelten. Geschichten aus Daten zu erstellen ist keine leichte Aufgabe. Das Publikum kann aus verschiedenen Bereichen kommen: technische und nichttechnische Personen. Es ist sowohl anstrengend als auch interessant, alle an einer einzigen Präsentation zu beteiligen. Ein Data Scientist sollte ein guter Geschichtenerzähler sein.
5. Kreativität
Kreativität ist in der Datenwissenschaft wichtig. Es kann manchmal sehr schwierig sein, aus den angegebenen Daten ein Ergebnis zu ermitteln, obwohl Sie alle Ihnen bekannten Analysen angewendet haben. Hier sollten Sie mit Ihrem kreativen Denken vorhersagen, was möglich ist und was nicht. Dies kann dazu beitragen, gute Ergebnisse für Ihre Interpretation zu erzielen. Ein Datenwissenschaftler sollte immer neugierig sein, was mit den angegebenen Daten geschehen kann. Außerdem sollten Datenwissenschaftler mit allen Mitarbeitern im Unternehmen zusammenarbeiten, um den Datenfluss zu kennen. Datenwissenschaftler können nicht alleine arbeiten. Lineare Algebra, Analysis und Numerische Analyse sind wichtige mathematische Themen für einen Datenwissenschaftler. Wenn Sie all dies beherrschen, können Sie ein großartiger Datenwissenschaftler werden. Aber aktualisiere die Wissensbasis und sei neugierig, immer etwas Neues zu lernen. Es kann schwierig sein, alles zu lernen, wenn Sie gerade erst Ihre Karriere in der Datenwissenschaft beginnen. Aber harte Arbeit zahlt sich am Ende aus und Sie werden es lieben, mit Daten zu spielen.
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