Introduction aux compétences Data Scientist
La science des données est un mot à la mode pour tous les chercheurs d'emploi du marché. Il en a inspiré beaucoup que le nombre de plates-formes en ligne pour enseigner la science des données dépassait les autres compétences informatiques. Quelles sont donc les compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données efficace? La connaissance des données fournies est suffisante ou si je dois apprendre quelque chose de nouveau? Je connais quelques statistiques et excelle, est-ce que ça va être un scientifique des données? Vous voyez, je suis très bon dans les langages de programmation, je pense que je vais être un grand scientifique des données! Voyons quelles sont les compétences importantes pour un data scientist.
Compétences importantes en Data Scientist
Voici les compétences importantes pour Data Scientist:
1. Statistiques
J'étais très bon pour résoudre les problèmes de statistiques et de probabilités pendant mes jours d'école, ce qui m'a manqué dans mon monde logiciel. Le monde des statistiques est génial. D'accord, au moins pour moi et les personnes partageant les mêmes idées. Alors, qu'est-ce qui pourrait me ramener à des statistiques autres que la science des données? Croyez-moi les gens; les statistiques sont vraiment importantes pour l'analyse de ce vaste ensemble de données. Les statistiques elles-mêmes signifient la collecte, l'interprétation et l'analyse des données. Cela explique pourquoi les statistiques sont importantes dans ce domaine. La prévision des données futures est aussi importante que l'analyse des données. La connaissance des bases des statistiques et des probabilités est importante pour prédire le comportement des données.
2. Python / R
Je détestais la programmation plus que tout parce que l'apprentissage du C, du C ++ et d'autres était compliqué car je ne comprenais pas du tout leur logique. En guise de bénédiction, je suis tombé sur le langage Python créé par Guido Van Rossum. C'est si simple que nous pouvons entrer print ('Hello World!') Et nous obtenons la sortie. Dans d'autres langues, nous devons écrire 3 lignes pour imprimer «Hello World». Toutes les fonctions intégrées sont faciles à apprendre et à comprendre. Les types de données comme les listes, les tuples, les dictionnaires et autres sont faciles à saisir et à apprendre. Il y a un dicton qui dit que si nous apprenons le python, il n'y a pas de retour à d'autres langages car c'est super facile. Nous avons de nombreuses bibliothèques pour l'analyse de données et la construction de modèles en python comme Numpy, pandas, matplotlib et ainsi de suite. Toutes ces bibliothèques aident à construire un bon modèle pour les données. Le bloc-notes Jupyter est idéal pour résoudre les problèmes d'analyse de données.
R a été développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman. R a des méthodes statistiques, graphiques et d'apprentissage automatique identiques à celles de python. La représentation graphique de R est meilleure par rapport à python. Les types de données de R incluent caractère, numérique, entier, complexe et logique. Si python est si bon, alors pourquoi R? R est également bon pour la communication et la programmation. Si vous êtes nouveau dans le monde de la programmation, il est préférable d'apprendre le langage R. R est principalement utilisé pour l'analyse des données tandis que python est considéré comme le langage de programmation à usage général. Par conséquent, il est avantageux de connaître les deux langues. Qui sait, vous pouvez devenir un maître dans les deux! De plus, les deux sont gratuits à télécharger et à utiliser sous Windows, MacOS et Linux.
3. Excel / SQL
Quand mon patron m'a demandé si je connaissais Excel, j'étais comme qui ne le savait pas. Mais sérieusement les gars, il y a beaucoup plus à apprendre dans Excel. Les statistiques et les fonctions de probabilité sont intégrées. Une connaissance approfondie d'Excel est importante pour faciliter le calcul des données. Des graphiques peuvent être dessinés, une analyse par simulation peut être effectuée, un tableau croisé dynamique pour extraire des données et de nombreuses autres options dans Excel qui en soi font un monde différent. N'est-il pas étonnant de penser qu'Excel est toujours utilisé comme un outil incontournable dans le monde de la science des données? Les graphiques et les formules aident à formuler des données et à voir les données différemment. Cela aide à la visualisation des données. Excel peut également être utilisé comme outil d'optimisation.
Afin d'obtenir des données de la base de données et de travailler avec les données, SQL ou Structured Query Language est très nécessaire. SQL est utilisé pour créer une table sans la voir physiquement, ou pour lire les données de la table ou pour mettre à jour les données dans la table. Les commandes les plus utilisées sont sélectionner, insérer et mettre à jour. SQL a un standard pour ses commandes. Nous pouvons l'appeler exactement comme langage structuré pour la base de données. SQL est insensible à la casse, contrairement à python et R.
Excel est un programme tandis que SQL est un langage de programmation de base de données. SQL Server comme système de gestion de base de données tandis qu'Excel est utilisé pour l'analyse et le calcul des données. La connaissance des deux est également importante pour devenir un scientifique des données compétent.
4. Compétences en communication
Être un maître en python et faire l'interprétation graphique après avoir fait l'analyse des données ne fait pas un scientifique des données à moins que vous ne sachiez pas comment communiquer les résultats que vous avez faits dans les données. La communication est très importante entre les membres de l'équipe avec lesquels vous avez travaillé ainsi que le public. Lorsque les entretiens avec les scientifiques des données sont effectués, l'intervieweur recherche de bonnes compétences en communication qui constituent un poids pour le travail. La création d'histoires à partir de données n'est pas une tâche facile. Le public peut provenir de différents domaines: les techniciens et les non-techniciens. Engager tout le monde dans une seule présentation est à la fois fatigant et intéressant. Un data scientist devrait être un bon conteur.
5. Créativité
La créativité est importante en science des données. Parfois, il peut être très difficile de trouver un résultat à partir des données fournies même après avoir appliqué toutes les analyses que vous connaissez. Ici, vous devez utiliser votre pensée créative pour prédire ce qui est possible et ce qui ne l'est pas. Cela peut aider à produire de bons résultats pour votre interprétation. Un data scientist doit toujours être curieux de savoir ce qui peut arriver avec les données fournies. De plus, les scientifiques des données devraient travailler avec toutes les personnes de l'entreprise pour connaître le flux de données. Les scientifiques des données ne peuvent pas travailler seuls. L'algèbre linéaire, le calcul et l'analyse numérique sont des sujets mathématiques importants pour un data scientist. Maîtriser tout cela peut faire de vous un grand scientifique des données. Mais mettez à jour la base de connaissances et soyez toujours curieux d'apprendre quelque chose de nouveau. Il peut être difficile de tout apprendre si vous débutez votre carrière en science des données. Mais le travail acharné est finalement payant et vous adorerez jouer avec les données.
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