Johdatus tietojenkäsittelytaitoihin
Data Science, ah niin kaunis ammatti sanoilla ja teoilla, jotka rakastavat tehdä työtä! Rakkaus ammattiin on tärkeä kohta jokaisessa työssä, ja se on erittäin tärkeä asia. Joten työn rakastamiseksi ihmisellä tulisi olla tarvittavat taidot tehdä sama, riippumatta siitä, onko se sisäänrakennettu tai hankittu. Olemme nähneet paljon liikemiehiä, jotka hankkivat yrityksen perheeltään ja rakentavat sen imperiumiksi. Ja muut yrityskerrat, jotka valmistautuvat kohtaamaan pahimmat, hankkivat taidot ja tulevat parhaimmaksi lähtökohtana. Katsotaanpa nyt tietojenkäsittelytaidot.
Tietoteknisten taitojen tyypit
Seuraavat ovat tietoteknisten taitojen tyypit:
1. Tekniset taidot
Kuinka moni meistä on vihannut matematiikkaa oppiaineena koulujen aikana? Lähes kaikki meistä oikein. Täällä aion kertoa sinulle sydäntäsärkyvän ilmoituksen. Matematiikka on erittäin tärkeätä tietotekniikan kannalta, olipa kyse sitten tilastosta, todennäköisyydestä tai algebrasta tai muusta. Tilastot osoittavat meille, että keräämillämme tiedoilla on malli vai ei. Se saa meidät sanomaan, että jokaiselle tiedolle tulisi olla keskiarvo ja variaatio. Todennäköisyys näyttää meille datan tulevaisuuden riippumatta siitä tapahtuuko se vai ei. Se kertoo myös myös menneisyydestä.
Lineaarinen algebra on tietotieteen perusta, kun data pyörii funktioiden ja yhtälöiden ympärillä. Myös tiedoista voimme saada vektoreita ja matriiseja, mikä on tärkeä osa lineaarista algebraa. Jos haluat olla tietotekniikan mestari, on tärkeää, että tiedät kuinka lineaarinen algebra toimii. Aloita rakastava matematiikka ja se vie sinut suuriin korkeuksiin.
2. Ohjelmointitaidot
Menevät ovat päivät, jolloin tilastotieteilijät työskentelivät kynällä ja paperilla tai laskimella analysoidakseen yrityksen myyntiä tai vertaillakseen kilpailijayhtiön myyntiä. Nyt voimme tehdä kaikki nämä asiat ohjelmoinnilla, ei kaikkia näitä, vaan enemmän kuin näitä. Voimme nähdä, kuinka pitkälle data vie meitä pitkällä tähtäimellä, olivatko tiedot aiemmin johdonmukaisia ja miten menemme nykyisessä tilanteessa.
Paras ohjelmointikieli, joka toimii tietotekniikassa Python- ja R-ohjelmointikielellä. Jos opit Pythonin kerran, muihin ohjelmointikieliin ei voida palata, koska Python on erittäin helppo ja yksinkertainen. Harkitse kahta ihmistä, jotka puhuvat keskenään heidän molempiensa tuntemalla kielellä. Ja tarvittaessa piirtämällä luonnoksia osoittaaksesi tarkalleen mitä tarkoitti. Sitä me teemme Pythonin kanssa. Ohjelmien otsikkotiedostojen vuorovaikutusta ei ole. Niille ongelmille, jotka tuntuvat monimutkaisilta, on nimetty kirjastot, jotka tekevät työn puolestasi. Tuo ne ja katso, että se on tehty. R-ohjelmointikielen sanotaan olevan niille, jotka eivät tunne ohjelmaa ollenkaan. Mutta usko minua; se on helppoa kuin luulet. R: tä käytetään enimmäkseen, kun tarvitset lisää luonnoksia. On hyvä tietää molemmat kielen kädet, mutta aluksi yksi kieli voi viedä sinut korkeammalle tasolle.
3. Visuaalitaidot
Kun luemme sanomalehteä, hyppäämme ja ohitamme tärkeimmät uutiset, mutta lukemamme uutiset ovat enimmäkseen luonnoksia. On inhimillinen ajatus nähdä jotain ja olla rekisteröity samalla tavalla mielessä. Onko siis visualisointitaito välttämätöntä datatieteessä? Vastaan siihen suurella kyllä. Ehkä 100 sivun koko tieto voidaan minimoida kahdeksi tai kolmeksi kuvaajaksi tai kuvaajaksi. Eikö sinusta tunnu, että se olisi siistiä? Tunnen niin.
Kaavioiden piirtämiseksi on visualisoitava datan mallit. Joten on olemassa joitain työkaluja, jotka auttavat meitä tekemään niin? Olen iloinen voidessani sanoa kyllä myös tähän kysymykseen. Excel on hieno työkalu, joka piirtää tarvittavat kaaviot ja kuvaajat tarpeidemme perusteella. Joitakin muita datan visualisoinnin työkaluja ovat Tableau, Infogram ja Datawrapper ja niin edelleen. Joten siellä on monia työkaluja, jotka auttavat meitä, kun eksymme datan suureen mereen. Joko iso tai pieni, tiedot ovat välttämättömiä, jotta voimme tehdä johtopäätöksiämme ja esitellä ne johdollemme. Mitä muuta datan visualisointityökalu voisi tehdä sen sijaan, että auttaisi meitä tekemään kaavioita?
4. Viestintätaidot
On ensiarvoisen tärkeää välittää havaintomme joko ryhmäkaverille tai ylimmälle johdolle. Viestintä auttaa meitä saavuttamaan korkeamman tason kuin mitä todella taistelemme. Hyvä kommunikaattori auttaa meitä jakamaan ideoitamme ja löytämään mahdollisia eroja tiedoissa. Esitystaito on tärkein projektissa, jotta voidaan esitellä tulokset ja suunnitella tulevaisuutta. Toivon katsominen viestin välittämiseksi on tärkeää esityksen aikana.
Tätä taitoa on kuitenkin suuntaus välttää valmistautuessaan tietotekniikan alalle. Ihmiset, tämä ei ole viimeinen hankittava taito, mutta taito, jonka täytyy käydä läpi käyden läpi muita taitoja. Matematiikan laskelmien tekemisen jälkeen näyttää kauniilta, jos ongelma päättyy puhallusyhteenvedolla. Ohjelmoinnin aikana on suositeltavaa lisätä kommentteja koodien väliin, jotta koodin läpi käyneet ymmärtävät sen paremmin. Visualisointityökalut saavat loppuvaiheen vain, kun se on koristeltu asianmukaisilla nimikkeillä ja jos niille on annettu oikeat selitykset. Siksi kirjalliset ja suulliset taidot ovat väistämättä tietotekniikassa.
johtopäätös
Joten kaivisin yhtään hankettavaa taitoa, jotta voisit olla tietotekniikan alalla? Analyyttiset taidot ovat yhtä tärkeitä, vaikka en ole korostanut sitä, koska matematiikka kattaa kaikki nuo kuumat aiheet. Uteliaisuus datasta ja johtamistaidoista tehdä ryhmätyöskentely yhdessä tekevät sinusta loistavan datatieteessä. Haluaisin päättää tämän kirjoituksen sanomalla, että mitään taitoja ei ole aliarvioitu. Ja kaikki taidot voidaan hankkia tullaksesi ammattimaisiksi tietotekijöiksi. Pitkällä aikavälillä ei pidä välttää kovaa työtä keskittyä tekemäsi asioihin, vähän kärsivällisyyttä tietojen puhdistuksessa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas tietojenkäsittelytaitoihin. Tässä keskustellaan johdannosta ja tietotekniikkataitojen erityypeistä. Voit myös käydä läpi muiden aiheeseen liittyvien artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-
- Data Science Platform
- Data Science Kielet
- Data Science ura
- Tietojenkäsittelytieteen perusteet
- Katsaus datatieteen elinkaareen