Introdução às habilidades em ciência de dados
Data Science, ah, uma profissão tão bonita em palavras e ações de quem gosta de fazer o trabalho! Como um ponto importante para todo trabalho, o amor pela profissão é muito importante. Portanto, para amar o trabalho, é preciso ter as habilidades necessárias para fazer o mesmo, seja ele incorporado ou adquirido. Vimos muitos empresários que adquirem o negócio de sua família e o transformam em um império. E outros estratos de negócios, que se preparam para enfrentar o pior, adquirem as habilidades e se tornam os melhores do setor. Agora, vamos ver as habilidades de ciência de dados.
Tipos de habilidades em ciência de dados
A seguir estão os tipos de habilidades de ciência de dados:
1. Habilidades técnicas
Quantos de nós odiamos a matemática como disciplina durante os dias de escola? Quase todos nós estamos certos. Aqui vou lhe contar uma revelação de partir o coração. A matemática é muito importante para a ciência de dados, seja estatística, probabilidade ou álgebra ou qualquer outra coisa. As estatísticas nos mostram que os dados que coletamos têm um padrão ou não. Isso nos faz dizer que deve haver uma média e uma variação para todos os dados. A probabilidade nos mostra o futuro dos dados, se eles vão acontecer ou não. Além disso, ele diz sobre o passado também.
A álgebra linear é a base da ciência de dados, à medida que os dados giram em torno de funções e equações. Também a partir de dados, poderíamos obter vetores e matrizes, que são uma parte crucial da álgebra linear. Se você quer ser um mestre em ciência de dados, é fundamental que você saiba como a álgebra linear funciona. Comece a amar matemática e isso o levará a grandes alturas.
2. Habilidades de programação
Longe vão os dias em que os estatísticos trabalhavam com papel e caneta ou com uma calculadora para analisar as vendas de uma empresa ou para comparar as vendas da empresa concorrente. Agora, poderíamos fazer todas essas coisas com programação, não todas, mas mais do que essas. Pudemos ver até onde os dados nos levam a longo prazo, se os dados eram consistentes no passado e como estamos indo no presente.
As melhores linguagens de programação que funcionam para ciência de dados nas linguagens de programação Python e R. Se você aprender Python uma vez, não há como voltar para outras linguagens de programação porque o Python é muito fácil e simples. Considere duas pessoas conversando entre si em um idioma conhecido por ambas. E quando necessário, desenhe esboços para mostrar exatamente o que queremos dizer. É o que estamos fazendo com Python. Nenhuma interação de arquivos de cabeçalho para os programas. Para os problemas que você sente complicados, existem bibliotecas designadas para fazer o trabalho por você. Importe-os e considere que está pronto. Diz-se que a linguagem de programação R é para quem não conhece o programa. Mas acredite em mim; é fácil do que você pensa. R é usado principalmente quando você precisa de mais esboços. É bom conhecer a mão do idioma em mãos, mas no início, um idioma pode levá-lo a um nível superior.
3. Habilidades de visualização
Quando lemos o jornal, passamos os olhos pelas notícias mais importantes, mas as que lemos são principalmente com esboços. É uma noção humana ver qualquer coisa e ser registrado sobre o mesmo na mente. Então, a habilidade de visualização é indispensável na ciência de dados? Eu responderia com um grande sim. Os dados completos de talvez 100 páginas podem ser minimizados para dois ou três gráficos ou parcelas. Você não acha legal? Eu me sinto tão.
Para desenhar os gráficos, é preciso visualizar os padrões dos dados. Então, existem algumas ferramentas que nos ajudam a fazer isso? Fico feliz em dizer sim a essa pergunta também. O Excel é uma ótima ferramenta que desenha os gráficos e tabelas necessários com base em nossa necessidade. Algumas outras ferramentas para visualização de dados incluem Tableau, Infogram e Datawrapper e assim por diante. Portanto, existem muitas ferramentas disponíveis para nos ajudar quando estamos perdidos no grande mar de dados. Grandes ou pequenos, os dados são essenciais para tirarmos nossas conclusões e apresentá-las ao nosso gerenciamento. O que mais uma ferramenta de visualização de dados poderia fazer em vez de nos ajudar a fazer os gráficos?
4. Habilidades de comunicação
É fundamental transmitir nossas descobertas a um grupo de colegas de equipe ou à gerência sênior. A comunicação nos ajuda a alcançar um nível mais alto do que realmente lutamos. Ser um bom comunicador nos ajuda a compartilhar nossas idéias e a encontrar discrepâncias, se houver, nos dados. A habilidade de apresentação é mais importante em um projeto para mostrar as descobertas dos dados e planejar o futuro. Olhar um para o outro para transmitir uma mensagem é importante durante a apresentação.
No entanto, existe uma tendência a evitar essa habilidade enquanto se prepara para estar no campo da ciência de dados. Pessoal, essa não é a última habilidade a ser adquirida, mas uma habilidade a ser percorrida ao passar por outras habilidades. Depois de fazer os cálculos em matemática, fica bonito se o problema terminar com um resumo surpreendente. Durante a programação, é recomendável adicionar comentários entre os códigos, para que aqueles que passam pelo código o entendam melhor. As ferramentas de visualização obtêm um toque de conclusão apenas quando decoradas com títulos adequados e com explicações adequadas. Portanto, habilidades escritas e verbais são inevitáveis na ciência de dados.
Conclusão
Então, eu perdi alguma habilidade a ser adquirida para que você possa estar no campo da ciência de dados? As habilidades analíticas são igualmente importantes, embora eu não tenha enfatizado isso, porque a matemática cobre todos esses tópicos importantes. A curiosidade sobre os dados e as habilidades de liderança para reunir o trabalho em equipe o torna excelente em ciência de dados. Gostaria de concluir esta redação dizendo que nenhuma habilidade é subestimada. E todas as habilidades podem ser adquiridas para se tornar um cientista de dados profissional. Trabalho duro para se concentrar no que você está fazendo, um pouco de paciência para fazer a limpeza de dados não deve ser evitado a longo prazo.
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