Introduction aux compétences en science des données
Data Science, ah une si belle profession en paroles et en actes qui aiment faire le travail! En tant que point important pour chaque emploi, l'amour pour la profession est très important. Donc, pour aimer le travail, il faut avoir les compétences nécessaires pour faire de même, qu'il soit intégré ou acquis. Nous avons vu beaucoup d'hommes d'affaires qui acquièrent l'entreprise de leur famille et en font un empire. Et d'autres couches d'entreprises, qui se préparent à affronter le pire, acquièrent les compétences et deviennent les meilleures dans le créneau. Voyons maintenant les compétences en science des données.
Types de compétences en science des données
Voici les types de compétences en science des données:
1. Compétences techniques
Combien d'entre nous ont détesté les mathématiques en tant que matière pendant nos jours d'école? Nous avons presque tous raison. Ici, je vais vous raconter une révélation déchirante. Les mathématiques sont très importantes pour la science des données, que ce soit les statistiques, la probabilité ou l'algèbre ou quoi que ce soit. Les statistiques nous montrent que les données que nous avons collectées ont un schéma ou non. Cela nous fait dire qu'il devrait y avoir une moyenne et une variation pour chaque donnée. La probabilité nous montre l'avenir des données, qu'elles se produisent ou non. En outre, il parle également du passé.
L'algèbre linéaire est la base de la science des données car les données tournent autour des fonctions et des équations. Également à partir des données, nous pourrions obtenir des vecteurs et des matrices qui sont une partie cruciale de l'algèbre linéaire. Si vous voulez être un maître en science des données, il est essentiel que vous sachiez comment fonctionne l'algèbre linéaire. Commencez à aimer les mathématiques et cela vous mènera à de grands sommets.
2. Compétences en programmation
Il est révolu le temps où les statisticiens travaillaient avec un stylo et du papier ou avec une calculatrice pour analyser les ventes d'une entreprise ou pour comparer les ventes de l'entreprise concurrente. Maintenant, nous pourrions faire toutes ces choses avec la programmation, pas toutes, mais plus que celles-ci. Nous pourrions voir jusqu'où les données nous mènent à long terme, si les données étaient cohérentes dans le passé et comment nous faisons dans le présent.
Les meilleurs langages de programmation qui fonctionnent pour la science des données en langage de programmation Python et R. Si vous apprenez Python une fois, il n'y a pas de retour à d'autres langages de programmation car Python est très facile et simple. Imaginez deux personnes qui se parlent dans une langue connue de tous les deux. Et au besoin, dessiner des croquis pour montrer exactement ce que l'on voulait dire. C'est ce que nous faisons avec Python. Aucune interaction de fichiers d'en-tête pour les programmes. Pour les problèmes que vous vous sentez compliqués, il y a des bibliothèques assignées pour faire le travail pour vous. Importez-les et considérez que c'est fait. Le langage de programmation R est destiné à ceux qui ne connaissent pas du tout le programme. Mais croyez-moi; c'est plus facile que vous ne le pensez. R est principalement utilisé lorsque vous avez besoin de plus de croquis. Il est bon de connaître à la fois la main de la langue en main, mais au début, une langue peut vous amener à un niveau supérieur.
3. Compétences en visualisation
Lorsque nous lisons le journal, nous parcourons et sautons les nouvelles les plus importantes, mais celles que nous lisons sont pour la plupart avec des croquis. C'est une notion humaine de voir quoi que ce soit et d'être enregistré à peu près de la même façon dans l'esprit. Les compétences en visualisation sont-elles donc indispensables en science des données? Je répondrais avec un grand oui. Les données entières de peut-être 100 pages peuvent être réduites à deux ou trois graphiques ou tracés. Ne pensez-vous pas que ce soit cool? Je me sens si.
Pour dessiner les graphiques, il faut visualiser les schémas des données. Y a-t-il donc des outils qui nous aident à le faire? Je suis également heureux de répondre oui à cette question. Excel est un excellent outil qui dessine les tableaux et graphiques nécessaires en fonction de nos besoins. Certains autres outils de visualisation des données incluent Tableau, Infogram et Datawrapper et ainsi de suite. Il existe donc de nombreux outils pour nous aider lorsque nous sommes perdus dans la grande mer de données. Qu'elles soient grandes ou petites, les données sont essentielles pour que nous puissions tirer nos conclusions et les présenter à notre direction. Que pourrait faire d'autre un outil de visualisation de données plutôt que de nous aider à faire les graphiques?
4. Compétences en communication
Il est primordial de transmettre nos conclusions à un groupe de coéquipiers ou à la haute direction. La communication nous aide à atteindre un niveau supérieur à ce pour quoi nous nous battons vraiment. Être un bon communicateur nous aide à partager nos idées et à trouver des divergences, le cas échéant, dans les données. La compétence de présentation est la plus importante dans un projet pour mettre en valeur les résultats des données et planifier l'avenir. Se regarder dans les yeux pour transmettre un message est important lors de la présentation.
Cependant, il y a une tendance à éviter cette compétence tout en se préparant à être dans le domaine de la science des données. Les gens, ce n'est pas la dernière compétence à acquérir, mais une compétence à parcourir tout en passant par d'autres compétences. Après avoir fait les calculs en mathématiques, cela a l'air magnifique si le problème est résolu avec un résumé époustouflant. Lors de la programmation, il est conseillé d'ajouter des commentaires entre les codes afin que ceux qui parcourent le code le comprennent mieux. Les outils de visualisation n'obtiennent une touche d'achèvement que lorsqu'ils sont décorés avec des titres appropriés et des explications appropriées. Par conséquent, les compétences écrites et verbales sont inévitables en science des données.
Conclusion
Alors ai-je raté une compétence à acquérir pour que vous puissiez être dans le domaine de la science des données? Les compétences analytiques sont tout aussi importantes, même si je ne l'ai pas souligné, car les mathématiques couvrent tous ces sujets d'actualité. La curiosité au sujet des données et des compétences en leadership pour faire le travail d'équipe ensemble vous rend formidable en science des données. Je voudrais conclure cet écrit en disant qu'aucune compétence n'est sous-estimée. Et toutes les compétences peuvent être acquises pour devenir un scientifique des données professionnel. Un travail acharné pour se concentrer sur ce que vous faites, un peu de patience pour faire le nettoyage des données n'est pas à éviter à long terme.
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