НАУКА ДАННЫХ; САМОЕ ПЕРВОЕ
Известная цитата гласит: «Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага».
Начало любой новой задачи может оказаться без особых усилий непосильным, особенно когда курс, который нужно выбрать, четко не определен.
Как правило, лучший способ начать — найти наставника, который будет направлять вас.
Но зачем вам наставник?
1. Наставник сократит ваш процесс обучения.
2. Наставник подскажет правильный курс действий.
3. Наставник может заменить вас для возможных рекомендаций по работе.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это дисциплина, которая предлагает действенное восприятие структурированных и неструктурированных данных с использованием научных стратегий и алгоритмов, которые помогают делать прогнозы при разработке решений, основанных на статистике.
Как мне заняться наукой о данных?
Важный вопрос: почему я хочу стать специалистом по данным? Этот простой запрос поможет вам выбрать подходящую область и построить солидную карьеру в науке о данных. Типичный специалист по данным или аналитик должен будет ознакомиться со следующими навыками:
- очистка данных
- предварительная обработка данных
- сбор данных
- визуализация данных
Вышеупомянутые процессы данных требуют долгового знания определенного программного обеспечения. Большинство этих приложений имеют открытый исходный код, а для некоторых из них требуются проприетарные лицензии.
Инструменты, которые вам потребуются, чтобы стать специалистом по данным:
Язык структурных запросов (SQL): основа каждого специалиста по данным или аналитика, он включает в себя запросы, извлечение, загрузку, преобразование и хранение данных с использованием структурированного языка. Существуют различные типы программного обеспечения SQL, которое вы можете изучать, а именно: Microsoft SQL, Oracle SQL, Postgre SQL и MySQL. Языки программирования, используемые в SQL, называются операторами. Специалист по данным должен знать и использовать следующий синтаксис SQL: Select, Where, Order by, Group by, If, If Else и оператор соединения.
Программное обеспечение для анализа данных: это приложения, которые более глубоко изучают то, что говорит набор данных. Ученому/аналитику данных понадобятся эти инструменты для обработки данных, манипулирования данными, анализа взаимосвязей и корреляции между наборами данных, предлагая такие оценки, как описательный анализ, прогнозный анализ, транскрипционный анализ, методологию наземной теории и методы принятия решений. Примерами таких инструментов являются Excel, Google Sheet, SPSS, R-Programming и многие другие.
Визуализация данных — это процесс представления информации или необработанных данных в виде графиков, диаграмм, изображений и других визуальных элементов. Сочетая в себе удобные и эстетически привлекательные функции, эти визуализации значительно ускоряют и упрощают анализ данных. Большинство программ для анализа данных также хороши для визуализации данных. Программное обеспечение Microsoft Power BI и Tableau предоставляют дополнительные функции для бизнес-аналитики и разработки информационных панелей.
Наконец, интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения и извлечения закономерностей в необработанных наборах данных с использованием методов программирования, сочетающих элементы машинного обучения, статистики и систем баз данных. Интеллектуальный анализ данных сочетает искусственный интеллект с программированием на естественном языке, чтобы делать прогнозы и предписывать решения. Существуют различные инструменты интеллектуального анализа данных, доступные для специалиста по данным или аналитика, такие как Python, R-programming, Knime, Orange, Weka, Scikit-learn и т. д. Большинство программного обеспечения для интеллектуального анализа данных имеет различные пакеты для очистки данных, предварительной обработки, кластеризации данных, визуализация данных и машинное обучение.
Обратите внимание, что постепенное и целенаправленное изучение этих инструментов — это то, что вам нужно, чтобы стать профессионалом в этой области науки о данных и анализа.
