Der beste Datenwissenschaftsrat für Anfänger

Data Science ist derzeit eine der gefragtesten Fähigkeiten und aus gutem Grund. Es kann Ihnen helfen, einige der größten Probleme der Welt zu lösen. Bevor Sie jedoch mit Daten beginnen können, um Probleme zu lösen, müssen Sie verstehen, wie Sie sie verwenden. In diesem Blog -Beitrag geben wir Ihnen die besten Datenwissenschaftsberatung für Anfänger. Wir lernen Ihnen bei, wie Sie Daten analysieren, Erkenntnisse extrahieren und Modelle erstellen, die Ihnen helfen, Probleme zu lösen. Wenn Sie also in die data science beratung einsteigen möchten, beginnen Sie hier!

Was ist Data Science?

Was ist Datenwissenschaft? Es kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich Marketing, Produktentwicklung und Prognose.

Um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden, müssen Sie starke mathematische Fähigkeiten und Kenntnisse über Computerprogrammiersprachen haben. Sie müssen auch kreativ denken und komplexe Probleme lösen. Um Daten effektiv verwenden zu können, müssen Sie auch einen guten geschäftlichen Kontext haben. Schließlich müssen Sie über die verschiedenen Arten von Datenanalysemethoden körnig kennen. . Wenn Sie beispielsweise an Marketingforschung interessiert sind, möchten Sie möglicherweise Statistiken oder Marketing an der Universität studieren. Wenn Sie sich für maschinelles Lernen interessieren, möchten Sie möglicherweise Informatik oder Mathematik an der Universität studieren. Datenanalysemethoden, der nächste Schritt ist die Erfahrung in der Arbeit mit realen Datensätzen. Dies kann durch Praktika oder durch das Starten Ihres eigenen Projekts von Grund auf neu erfolgen. Nachdem Sie einige Erfahrungen mit realen Datensätzen gesammelt haben, wird der nächste Schritt die Bekanntheit Ihrer Erkenntnisse klar und präzise schriftlich vermittelt. Dies kann durchgeführt werden, indem Kurse schriftlich für Wissenschaftler belegt oder öffentlich geübt werden

Die verschiedenen Arten von Datenwissenschaft

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenwissenschaft, und jeder verfügt über eigene Fähigkeiten und Techniken, die Sie kennen müssen, um erfolgreich zu sein. Hier sind vier verschiedene Arten von Datenwissenschaft und was Sie wissen müssen, um erfolgreich zu sein, um erfolgreich zu sein:

1. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist der Prozess des Computers, wie man selbst aus Daten lernt. Dies kann durchgeführt werden, indem der Computer in einer Reihe von Trainingsdaten trainiert und dann “lernen”, wie Sie Vorhersagen basierend auf diesen Daten machen. Maschinelles Lernen wird in Suchmaschinen, Finanzmodellierung und anderen Bereichen häufig verwendet, in denen Computer Vorhersagen über Dinge wie Kundenverhalten oder Vertriebstrends machen müssen.

2. Statistische Analyse
Statistische Analyse ist der Prozess der Untersuchung von Mustern in Daten unter Verwendung von Standardmethoden wie Regression oder Korrelation. Dies kann Ihnen helfen, zu verstehen, wie unterschiedliche Faktoren Ihre Daten beeinflussen, und Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem Sie verstehen, wie sich Ihre Daten verhalten. Die statistische Analyse wird in Wirtschaft, Gesundheitsversorgung, wissenschaftlicher Forschung und vielen anderen Bereichen häufig verwendet.

3. Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung ist die Verwendung von Grafiken, um den Menschen dabei zu helfen, komplexe Informationen schnell zu verstehen. Visualisierungen können Beziehungen zwischen verschiedenen Datenstücken auf eine Weise zeigen, die leicht zu verstehen ist, was es den Menschen erleichtert, fundierte Entscheidungen zu treffen. Häufige Beispiele für die Datenvisualisierung umfassen Grafiken, Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Zeilendiagramme.

4. Predictive Analytics
Predictive Analytics ist die Praxis der Verwendung künstlicher Intelligenz

Die Bedeutung der Datenvisualisierung

Die Bedeutung der Datenvisualisierung kann nicht überbewertet werden. Die Datenvisualisierung ist der Prozess des Erstellens einer grafischen Darstellung von Daten für Zwecke wie Kommunikation, Analyse oder Präsentation. Es ermöglicht Benutzern, Muster und Trends zu sehen, die ansonsten in Sichtweite versteckt sind. Es kann Ihnen auch helfen, komplexe Probleme leichter zu verstehen. Wenn Sie Papua -Neuguineer sind, ist es wichtig zu verstehen, wie internationale Spender Ihr Land betrachten, damit Sie diese Informationen verwenden können, um Ihre Situation zu verbessern. seine eigenen Vorteile und Nachteile. Einige Beispiele für die Arten von Datenvisualisierungen umfassen Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Zeilendiagramme, Streudiagramme und Wärmekarten. Kreisdiagramme bieten eine einfache Möglichkeit, Datenelemente in verschiedenen Gruppen zu vergleichen, während Sie Zeilendiagramme sehen können

Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen deutlich sichtbar. Mit Streudiagrammen können Sie feststellen, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt. Während Wärmekarten die Farbintensität basierend auf dem Wert einer Variablen anzeigen.

ist wichtig, die richtige Art der Datenvisualisierung für die jeweilige Aufgabe auszuwählen. Beispielsweise werden Balken häufig zur Visualisierung quantitativer Daten verwendet, sind jedoch möglicherweise nicht für die Visualisierung kategorieller Daten wie ethnischer Zugehörigkeit oder Geschlecht geeignet. In ähnlicher Weise sind Kreisdiagramme im Allgemeinen nicht

wie man mit Data Science

beginnt

Mit so vielen verfügbaren Daten kann es verlockend sein, direkt in Daten zu tauchen und Daten zu analysieren. Bevor Sie jedoch etwas anderes tun, müssen Sie sicherstellen, dass Sie zuerst über die richtigen Werkzeuge und Wissen verfügen. In diesem Artikel helfen wir Ihnen dabei, mit Data Science zu beginnen, indem wir die wichtigsten Elemente überprüfen, die Sie für den Einstieg benötigen.

Wenn Sie keine Erfahrung mit Daten haben, empfehlen wir, mit einem Basic zu beginnen Tutorial oder Buch wie „Python for Data Science“ von Wesley Chun. Sobald Sie ein grundlegendes Verständnis dafür haben, wie Python funktioniert, können Sie an Ihren eigenen Projekten arbeiten.

Bevor Sie beginnen
1) Stellen Sie sicher Daten, Sie benötigen Zugriff auf einen Computer und das Internet.
2) Software installieren: Einige der für die Datenwissenschaft benötigten Tools (wie R oder MATLAB) können über verschiedene Softwarebibliotheken oder -plattformen auf Ihrem eigenen Computer installiert werden. Für einige Software (wie Spark) ist jedoch möglicherweise ein bezahltes Abonnement von einem Drittanbieter erforderlich. Es ist wichtig zu überprüfen, welche Tools für Ihr Projekt erforderlich sind und entsprechend vorauten.
3) Machen Sie sich mit grundlegenden mathematischen Konzepten vertraut: Math für viele Datenwissenschaftsaufgaben (von der Manipulation von Daten bis zur Verständnis der Modellleistung). Daher ist es wichtig, sich mit grundlegenden Arithmetik- und Algebra -Konzepten vor dem Start vertraut zu machen. Zum Beispiel enthält „Python for Data Science“ von Wesley Chun Übungen, die

einführen

Tipps für eine bessere Datenanalyse

1. Seien Sie diszipliniert über die Datenanalyse

Der erste Schritt, um ein besserer Datenwissenschaftler zu werden, besteht darin, darüber diszipliniert zu werden, wie Sie Daten verwenden. Es macht keinen Sinn, Daten zu analysieren, wenn Sie sie nicht in ein Formular bringen können, mit dem Sie arbeiten können. Dies bedeutet, organisiert zu werden und zu verfolgen, woher Ihre Daten stammen und was sie darstellt.

2. Kennen Sie Ihre Tools

Um Ihre Daten effektiv zu analysieren, müssen Sie die Ihnen zur Verfügung stehenden Tools kennen. Dies beinhaltet den Zugriff auf verschiedene Arten von statistischer Software sowie Zugriff auf relevante Datensätze. Stellen Sie sicher, dass Sie die Erlaubnis haben, die benötigten Datensätze zu verwenden, und stellen Sie sicher, dass die Quelle seriös ist.

3. Machen Sie sich mit Unsicherheit wohl.

Eine der Hauptherausforderungen in der Datenanalyse besteht darin, mit Unsicherheit umzugehen. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen ist es einfach, dass die Dinge verzerrt werden, da es so viele Unbekannte gibt. Infolgedessen ist es wichtig, sich mit der Tatsache vertraut zu machen, dass es beim Arbeiten mit Daten immer ein gewisses Maß an Unsicherheit geben wird. Es ist auch wichtig, auf alternativen Erklärungen für das, was Sie in Ihrem Datensatz sehen, aufgeschlossen zu sein.

Schlussfolgerung

Data Science kann für jeden einschüchternd sein, egal ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Programmierer sind. In diesem Artikel haben wir einige der besten Ratschläge zu Data Science für Anfänger zusammengestellt, um Ihre Sorgen zu erleichtern und Sie mit diesem faszinierenden Bereich zu beginnen. Wir hoffen, dass unsere Tipps Ihnen genügend Informationen geben, um Fortschritte in Ihrer Datenwissenschaftskarriere zu erzielen.