Johdanto siitä, kuinka tulla tietotieteilijäksi
Oletko koskaan ajatellut matemaatikkoa tai tilastotilasta, joka istuu tietotekniikkayrityksessä, tekee ohjelmistotyötä tai päinvastoin? No, tietoteknikon työ vaatii sitä. Se tarvitsee ihmisten tuntevan matematiikan, tilastotiedot, verkkotunnuksen asiantuntemuksen ja ohjelmointitiedon. Jotka ovat erittäin kiinnostuneita datan palasista ja siitä, mitä he aikovat tehdä tässä maailmassa, voi myös olla yllättynyt tietotekniikasta. Itse asiassa jokaisesta, jolla on perustutkinto, voi tulla tietotieteilijä. Monet ihmiset etsivät, miten tulla tietotieteilijäksi. Mielestäni se on Internetissä eniten etsitty aihe.
Mikä on Data Scientist?
Katsotaanpa yksityiskohtaisemmin, mikä on datatieteilijä, onko kyseessä alueen asiantuntemus, ohjelmointitausta tai matematiikka.
1. Matematiikan perusteet
Monet meistä ovat saattaneet vihata matematiikkaa lapsuudenpäivinämme, emmekä edes pitäneet matematiikan opettajasta. Olen täällä paljastaaksenne tunnetun salaisuuden. Matematiikka, joka sisältää algebran, matriisit ja jonkin verran laskua, on erittäin tärkeää tietotekniikan alalla. Tutkiessamme valtavia tietoja, olemme peloissaan siitä, kuinka nämä 'hyvää tyhjälle' -matriisit tai laskutoimitukset voisivat tehdä sen. Matematiikka on sinänsä kiehtovaa, jos kiinnostuu aihetta. Kehitä todellinen kiinnostus matematiikkaan ja teet sen oikein. Nyt ihmiset, jotka rakastavat matematiikkaa kuten minä, antavat nyökkäyksen sinulle ja menevät eteenpäin.
2. Tilastot
Lapsuuteni aikana oppiessaan todennäköisyyttä ja tilastoja, en koskaan ajatellut, että todennäköisyys seuraa minua elinikäisen ajan. Tilastojen merkitys tietotieteessä on väistämätöntä. Käytämme monia lauseita ja tilastokaavoja ymmärtääksemme tietoja ja ennustaaksemme datan tulevaisuuden. Vaikka kadotatkin valtavan datan, tilastot voivat auttaa sinua kulkemaan oikean tien. Suurten tutkijoiden todistamat teoriat ja kaavat eivät epäonnistu, vai mitä? Tietojen jakaminen ja tutkiminen voidaan tehdä helposti tilastojen avulla.
3. Ohjelmointitaidot
Saatuaan kuvan datasta matematiikan avulla on todella mukavaa visualisoida se. Entä jos jokin koodaus auttaa meitä tekemään tämän helposti! Python ja R ovat tunnettuja ohjelmointikieliä, jotka auttavat tietotekijöitä tekemään työnsä helposti. Tilastot toimivat helposti sekä niiden kielten kanssa, joiden avulla valtavan datan jakaminen ja etsiminen näkyy helposti kahdella tai kolmella koodausvaiheella.
Ei ole välttämätöntä tuntea kummankaan kielen kättä kädessä. Yhden kielen asiantuntemus auttaa sinua saavuttamaan suuria korkeuksia tietotiedeurallasi. Jos olet uusi Python tai R-sarja, hengitä syvään ja vedä itsesi ylös. Molemmat kielet on helppo oppia ja ymmärtää. Mikään ei voi estää sinua tulemasta datatieteilijäksi.
4. Tietojen visualisointi
Datan visualisointi on erittäin tärkeätä tietotekniikan alalla, koska sinun pitäisi tietää, kuinka tietosi käyttäytyvät analyysin jälkeen. Jos pystyisit ennakoimaan sen hyvin, olet nyt puolivälissä datan etsinnän alussa. Kuvittele tietoja analysoidessasi, missä tiedot voivat viedä sinut, jos otat oikean tien. Tai mitä tapahtuu, jos valitset tien vastakkaiselle puolelle? Ihmiset saattavat nauraa minulle, jos sanon, että luovuus on tärkeä osa datan visualisointia. Mutta tämä on totta. Kaaviot ja käyrät voivat auttaa sinua paljon tekemässä työtä tekemättä kaikkia laskelmia ja koodausosaa. Joitakin datan visualisointityökaluja ovat Excel, Tableau, Google -taulut ja niin edelleen.
5. Koneoppiminen
Tietotiede tarkoittaa datan analysointia; koneoppimisella rakennetaan malli tiedoista. Koneoppiminen auttaa ymmärtämään merkittyä ja merkitsemätöntä tietoa, antaa sinulle selkeän kuvan erityyppisistä regressioista ja ennustaa kuinka tulevaisuuden data voi olla. Uusien tekniikoiden ja uusien tietomallien luomisen erilaisten tapojen myötä on tärkeää pitää tiedot käsissämme ollaksesi tunnettuja ja auttaa meitä ennustamaan tulevaisuuttamme. Koneoppiminen auttaa tässä. Perinteiset koneoppimismenetelmät voidaan syrjäyttää syvällä oppimisella. Neuraaliverkot ajattelevat kuin ihmisen aivot ja vähän AI tekevät elämästämme helppoa tiedon avulla. Perustiedot syvältä oppimisesta on tärkeää olla tehokas tietotekijä.
6. Tietotiedot
Tämän pitäisi olla ensimmäinen aihe tällä sivulla. Tietojesi tunteminen on erittäin tärkeää. Alue, johon tiedot kuuluvat, puuttuuko asiaankuuluvat sarakkeet, datan muoto ja koko sekä tietojen käyttäytyminen on tiedettävä oikeiden päätelmien tekemiseksi. Puuttuvat tiedot olisi korvattava tai poistettava sarakkeen tarkoituksenmukaisuuden perusteella. Merkittyjen ja leimaamattomien tietojen selvittäminen on tehtävä asianmukaisella tavalla. Noudatettua regressiomenetelmää on harkittava tietojen asianmukaisen tutkinnan jälkeen.
7. Viestintätaidot
Kun tietojen puhdistus, etsintä ja analysointi ovat päättyneet, on ratkaisevan tärkeää tiedottaa kehityksestä asianomaisille ryhmän jäsenille ja myös johdolle. Viestintätaidot ovat tässä hyödyllisiä. On tärkeää esitellä työsi erittäin kärsivällisellä tavalla maallikolla, jotta kuka tahansa esitelmän jäsenestä saisi ymmärtää viestin, jonka yrität välittää. Keskustele ihmisten kanssa, jotka ovat todella kiinnostuneita työstäsi, hanki tietoa ihmisiltä, jotka ovat työskennelleet pitkiä vuosia, ja anna kaikkien ymmärtämään data-analyysin merkitys. Hyvä viestintä auttaa tekemään kaikki nämä asiat menetelmällisesti.
johtopäätös
Sinun tulisi olla ajan tasalla markkinoista ja kehittää tietoanalyysiä vastaavasti. Työskentele kovasti tietojesi puolesta ja tee täydellinen analyysi, sillä pieni virhe tarkoittaa organisaation kiristämistä. Kukaan ei halua tehdä niin. Tietotieteilijä voi erikoistua mihin tahansa alaan, koska valtavaa tietoa on läsnä kaikilla tieteen aloilla maailmassa. Kaikkien edellä mainittujen aiheiden tuntemus ei sinänsä voi tehdä sinusta taitavaa tietotekijää. Sinun tulee aina olla ahkera ja avoin uusille ideoille. Kun maailma muuttuu, muuttuu myös tietokenttä.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kuinka tulla tietotieteilijäksi. Tässä keskustellaan johdannosta datatieteeseen ja mikä on datatiede. Voit käydä läpi muiden aiheeseen liittyvien artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-
- Tietojenkäsittelytieteen perusteet
- Data Science Kielet
- Data Science algoritmit
- Python-kirjastot datatieteelle
- Tietoteknikolle vaadittavat taidot