Introdução às habilidades do cientista de dados
Ciência de dados é uma palavra da moda para todos os caçadores de emprego no mercado. Muitos inspiraram que o número de plataformas on-line para ensinar ciência de dados superava outras habilidades em computação. Então, quais habilidades são necessárias para se tornar um cientista de dados eficiente? O conhecimento de dados fornecidos é suficiente ou se eu tenho que aprender algo novo? Conheço algumas estatísticas e excel, tudo bem ser um cientista de dados? Sou muito bom em linguagens de programação, acho que vou ser um ótimo cientista de dados! Vamos verificar quais habilidades são importantes para um cientista de dados.
Habilidades importantes para cientistas de dados
Abaixo estão as habilidades importantes para o Data Scientist:
1. Estatísticas
Eu era muito bom em resolver problemas de estatística e probabilidade durante meus dias de escola, que eu sentia falta no mundo do software. O mundo das estatísticas é incrível. Ok, pelo menos para mim e pessoas com a mesma opinião. Então, o que poderia me trazer de volta a outras estatísticas além da ciência de dados? Acredite em mim pessoal; as estatísticas são realmente importantes para a análise desse vasto conjunto de dados. A própria estatística significa coleta, interpretação e análise de dados. Isso explica por que as estatísticas são importantes nesse campo. A previsão de dados futuros é tão importante quanto a análise de dados. O conhecimento dos conceitos básicos de estatística e probabilidade é importante para prever o comportamento dos dados.
2. Python / R
Eu odiava programar mais do que qualquer coisa porque aprender C, C ++ e outros eram complicados, pois eu não entendia a lógica deles. Como uma bênção, me deparei com a linguagem Python criada por Guido Van Rossum. É tão fácil que podemos inserir print ('Hello World!') E obter a saída. Noutras línguas, temos de escrever 3 linhas para imprimir o 'Hello World'. Todas as funções integradas são fáceis de aprender e entender. Tipos de dados como listas, tuplas, dicionários e outros são fáceis de entender e aprender. Há um ditado que diz que se aprendemos python, não há como voltar para outras linguagens, pois isso é super fácil. Temos muitas bibliotecas para análise de dados e construção de modelos em python como Numpy, pandas, matplotlib e assim por diante. Todas essas bibliotecas ajudam na construção de um bom modelo para os dados. O notebook Jupyter é bom para solucionar problemas de análise de dados.
R foi desenvolvido por Ross Ihaka e Robert Gentleman. R possui métodos estatísticos, gráficos e de aprendizado de máquina, o mesmo que python. A representação gráfica de R é melhor quando comparada ao python. Os tipos de dados de R incluem caracteres, numéricos, inteiros, complexos e lógicos. Se python é tão bom, então por que R? R também é bom para comunicação e programação. Se você é novo no mundo da programação, é melhor aprender a linguagem R. R é usado principalmente para análise de dados, enquanto o python é considerado a linguagem de programação de uso geral. Por isso, é benéfico conhecer os dois idiomas. Quem sabe, você pode se tornar um mestre em ambos! Além disso, ambos são gratuitos para download e uso no Windows, MacOS e Linux.
3. Excel / SQL
Quando meu chefe me perguntou se eu conhecia o Excel, eu era como quem não o conhece. Mas, sério, pessoal, há muito mais a aprender no Excel. As funções de estatística e probabilidade são integradas ao Excel O conhecimento profundo do Excel é importante para facilitar a computação dos dados. Gráficos podem ser desenhados, análises hipotéticas, tabela dinâmica para extrair dados e muito mais opções no Excel, que por si só formam um mundo diferente. Não é surpreendente pensar que o Excel ainda está sendo usado como uma ferramenta inevitável no mundo da ciência de dados? Gráficos e fórmulas ajudam a formular dados e a ver dados de maneira diferente. Isso ajuda na visualização de dados. O Excel também pode ser usado como uma ferramenta de otimização.
Para obter dados do banco de dados e trabalhar com os dados, é muito necessário o SQL ou o Structured Query Language. O SQL é usado para criar uma tabela sem vê-la fisicamente, ou para ler dados da tabela ou para atualizar os dados na tabela. Os comandos mais usados são selecionar, inserir e atualizar. SQL tem um padrão para seus comandos. Podemos chamá-lo exatamente como linguagem estruturada para o banco de dados. SQL não diferencia maiúsculas de minúsculas, diferentemente de python e R.
O Excel é um programa, enquanto o SQL é uma linguagem de programação de banco de dados. O SQL Server como um sistema de gerenciamento de banco de dados, enquanto o Excel é usado para análise e cálculo de dados. O conhecimento de ambos é igualmente importante para se tornar um cientista de dados hábil.
4. Habilidades de comunicação
Ser um mestre em python e fazer a interpretação gráfica após fazer a análise de dados não torna um cientista de dados, a menos que você não saiba como comunicar as descobertas que fez nos dados. A comunicação é muito importante entre os membros da equipe com os quais você trabalha e também com o público. Quando as entrevistas com os cientistas de dados são feitas, o entrevistador procura boas habilidades de comunicação que contribuem para o trabalho. Criar histórias a partir de dados não é uma tarefa fácil. O público pode ser de diferentes áreas: pessoas técnicas e não técnicas. Envolver todos em uma única apresentação é cansativo e interessante. Um cientista de dados deve ser um bom contador de histórias.
5. Criatividade
A criatividade é importante na ciência de dados. Às vezes, pode ser realmente difícil encontrar um resultado a partir dos dados fornecidos, mesmo após a aplicação de todas as análises que você conhece. Aqui você deve usar seu pensamento criativo para prever o que é possível e o que não é. Pode ajudar na produção de bons resultados para sua interpretação. Um cientista de dados deve sempre estar curioso para saber o que pode acontecer com os dados fornecidos. Além disso, os cientistas de dados devem trabalhar com todas as pessoas da empresa para conhecer o fluxo de dados. Os cientistas de dados não podem trabalhar sozinhos. Álgebra Linear, Cálculo e Análise Numérica são tópicos importantes de matemática para um cientista de dados. Dominar tudo isso pode fazer de você um ótimo cientista de dados. Atualize a base de conhecimento e fique curioso para aprender sempre algo novo. Pode ser difícil aprender tudo se você está apenas começando sua carreira em ciência de dados. Mas o trabalho duro compensa no final e você vai adorar brincar com os dados.
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