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Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 1. Mathematik und Statistik<\/h3>\n
1. Statistik und Wahrscheinlichkeit:<\/strong> Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung finden vor allem in den Bereichen Merkmalsvisualisierung, Datenvorverarbeitung, Merkmalsumwandlung, Datenrekonstruktion, Dimensionsreduktion, Merkmalsentwicklung und Modellevaluierung Anwendung. Bevor Sie beginnen, sollten Sie mit folgenden Konzepten vertraut sein:<\/p>\n a) Durchschnitt<\/p>\n b) Median<\/p>\n c) Modus<\/p>\n d) Standardabweichung<\/p>\n e) Korrelationskoeffizient und Kovarianzmatrix<\/p>\n f) Wahrscheinlichkeitsverteilung (Binomialverteilung, Poisson-Verteilung, Normalverteilung)<\/p>\n g) P-Wert<\/p>\n h) Mittlerer quadratischer Fehler<\/p>\n i) Bestimmtheitsma\u00df R\u00b2<\/p>\n j) Satz von Bayes (Pr\u00e4zision, Trefferquote, positiver Vorhersagewert, negativer Vorhersagewert, Konfusionsmatrix, ROC-Kurve)<\/p>\n k) A\/B-Testing<\/p>\n l) Monte-Carlo-Simulation<\/p>\n 2. Mehrdimensionale Analysis<\/strong>Die meisten Modelle des maschinellen Lernens basieren auf einem Datensatz, der h\u00e4ufig mehrere Merkmalswerte oder Pr\u00e4diktorvariablen enth\u00e4lt. Daher m\u00fcssen Sie vor der Erstellung eines solchen Modells \u00fcber ausreichende Kenntnisse der multivariaten Analysis verf\u00fcgen. Sie sollten daher mit den folgenden Konzepten vertraut sein:<\/p>\n a) Multivariate Funktionen<\/p>\n b) Ableitungen und Steigungen<\/p>\n c) Stufenfunktion, Sigmoidfunktion, Nutzenfunktion, lineare Gleichrichtungsfunktion<\/p>\n d) Kostenfunktion<\/p>\n e) Funktionsplot<\/p>\n f) Funktionsmaximum und -minimum<\/p>\n 3. Lineare Algebra<\/strong>Lineare Algebra ist die wichtigste mathematische F\u00e4higkeit im Bereich des maschinellen Lernens. Datens\u00e4tze lassen sich durch Matrizen darstellen. Lineare Algebra wird bei der Datenvorverarbeitung, der Datentransformation und der Modellevaluierung eingesetzt. Daher sind folgende Konzepte zu verstehen:<\/p>\n a) Vektor<\/p>\n b) Matrix<\/p>\n c) Transponierte der Matrix<\/p>\n d) Inverse Matrix<\/p>\n e) Die Determinante der Matrix<\/p>\n f) Skalarprodukt<\/p>\n g) Eigenwerte<\/p>\n h) Eigenvektoren<\/p>\n 4. Optimierungsmethode<\/strong>Die meisten Algorithmen des maschinellen Lernens f\u00fchren das Vorhersagemodell aus, indem sie die Zielfunktion minimieren und anschlie\u00dfend die Gewichte f\u00fcr die Testdaten ermitteln, um die vorhergesagten Labels zu erhalten. Dazu m\u00fcssen Sie mit den folgenden Konzepten vertraut sein:<\/p>\n a) Kostenfunktion\/Zielfunktion<\/p>\n b) Likelihood-Funktion<\/p>\n c) Fehlerfunktion<\/p>\n d) Gradientenabstiegsalgorithmus und seine Varianten (stochastischer Gradientenabstiegsalgorithmus)<\/p>\n Im Bereich Data Science sind Programmierkenntnisse unerl\u00e4sslich. Zu den am h\u00e4ufigsten verwendeten Programmiersprachen z\u00e4hlen Python und R, weshalb es wichtig ist, diese zu beherrschen. Manche Unternehmen setzen jedoch nicht voraus, dass man beide Sprachen perfekt beherrscht, sondern lediglich, dass man eine von beiden gut kennt.<\/p>\n 1. Die Programmiersprache Python<\/strong>Sie sollten \u00fcber grundlegende Python-Programmierkenntnisse verf\u00fcgen. Daher finden Sie im Folgenden eine Liste der wichtigsten Python-Installationspakete, deren Verwendung Sie verstehen und beherrschen sollten.<\/p>\n a) Numpy<\/p>\n b) Pandas<\/p>\n c) Matplotlib<\/p>\n d) Seaborn<\/p>\n e) Scikit-learn<\/p>\n f) PyTorch<\/p>\n 2. Die Programmiersprache R<\/strong>:<\/p>\n a) Tidyverse<\/p>\n b) Dplyr<\/p>\n c) Ggplot2<\/p>\n d) Caret<\/p>\n e) Stringr<\/p>\n 3. Andere Programmiersprachen<\/strong>In der heutigen Gesellschaft verlangen manche Branchenorganisationen auch Kenntnisse in anderen Programmiersprachen, wie zum Beispiel:<\/p>\n a) Excel<\/p>\n b) Tableau<\/p>\n c) Hadoop<\/p>\n d) SQL<\/p>\n e) Funke<\/p>\n Im Bereich der Datenwissenschaft, sei es Inferenz-, Vorhersage- oder Pr\u00e4skriptivanalyse, ben\u00f6tigt jeder Analyseprozess Daten. Ob ein Vorhersagemodell genaue Prognosen liefert, h\u00e4ngt haupts\u00e4chlich von den verwendeten Daten ab. Qualit\u00e4t der Daten<\/strong><\/a> Daten werden im Modellierungsprozess verwendet. Sie liegen in verschiedenen Formen vor, beispielsweise als Text, Tabellen, Bilder, Sprach- und Videodateien. H\u00e4ufig m\u00fcssen die f\u00fcr die Analyse ben\u00f6tigten Daten extrahiert, verarbeitet und in ein geeignetes Format f\u00fcr die nachfolgende Analyse transformiert werden.<\/p>\n 1. Datenintegration<\/strong>Datenintegration ist ein entscheidender Schritt f\u00fcr jeden Data Scientist. In einem Data-Science-Projekt k\u00f6nnen die meisten Daten nicht direkt analysiert werden, da sie \u00fcblicherweise in Dateien, Datenbanken oder verschiedenen Dokumenten wie Webseiten, Tweets oder PDFs vorliegen. Daher ist es unerl\u00e4sslich, die Integration und Bereinigung von Daten zu erlernen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n 2. Datenvorverarbeitung<\/strong>Es ist au\u00dferdem entscheidend, die Datenvorverarbeitung zu verstehen, und die wichtigsten damit verbundenen Konzepte sind folgende:<\/p>\n a) Umgang mit fehlenden Daten<\/p>\n b) Datenrekonstruktion<\/p>\n c) Verarbeitung kategorischer Daten<\/p>\n d) Kodierung von Klassenbezeichnungen bei Klassifizierungsproblemen<\/p>\n e) Verschiedene Merkmals-Transformationstechniken und Dimensionsreduktionsmethoden, wie z. B. die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die lineare Diskriminanzanalyse (LDA).<\/p>\n Eine qualifizierte Datenvisualisierung sollte Folgendes aufweisen:<\/p>\n a) Datentyp: Bei der Entscheidung, wie Daten visualisiert werden sollen, ist es wichtig, den Datentyp zu kennen. Datentyp<\/a><\/strong>, beispielsweise ob es sich um kategoriale Daten, diskrete Daten, kontinuierliche Daten, zeitliche Daten oder eine andere Art handelt.<\/p>\n b) Geometrische Darstellung: Je nach Datentyp sollten geeignete Visualisierungsmethoden ausgew\u00e4hlt werden, darunter Streudiagramm, Kurvendiagramm, Balkendiagramm, Histogramm, QQ-Plot, Dichtekarte, Boxplot, multivariates Paardiagramm und Heatmap usw.<\/p>\n c) Zuordnung: Es m\u00fcssen jeweils Variablen f\u00fcr die X- und Y-Achse ausgew\u00e4hlt werden. Dieser Schritt ist besonders wichtig, wenn es sich bei den zu analysierenden Daten um einen Datenw\u00fcrfel mit mehreren Eigenwerten handelt.<\/p>\n d) Skala: Sie m\u00fcssen entscheiden, welche Skala Sie verwenden m\u00f6chten, z. B. eine lineare oder eine logarithmische Skala.<\/p>\n e) Beschriftung: Die derzeit verwendeten Beschriftungen umfassen haupts\u00e4chlich Koordinatenachsen, Titel, Legende, Gr\u00f6\u00dfe usw.<\/p>\n f) Ethik: Sie m\u00fcssen sicherstellen, dass die Visualisierungsmethode die Fakten verst\u00e4ndlich darstellt. Bei der Datenbereinigung, -zusammenfassung und schlie\u00dflich der Visualisierung muss jeder Arbeitsschritt sorgf\u00e4ltig gepr\u00fcft werden, um korrekte und verl\u00e4ssliche Endergebnisse zu gew\u00e4hrleisten und die Leser nicht irrezuf\u00fchren.<\/p>\n Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teilbereich der Datenwissenschaft, daher ist es unerl\u00e4sslich, auch die Frameworks des maschinellen Lernens zu verstehen, wie etwa Problemformulierung, Datenanalyse, Modellierung, Evaluierung und Modellanwendung. Im Folgenden finden Sie eine Liste einiger wichtiger Algorithmen des maschinellen Lernens, die Sie studieren sollten.<\/p>\n 1. \u00dcberwachtes Lernen (Vorhersage kontinuierlicher Variablen)<\/strong><\/p>\n a) Grundlegende Regressionsanalyse<\/p>\n b) Multidimensionale Regressionsanalyse<\/p>\n c) Regularisierte Regression<\/p>\n 2. \u00dcberwachtes Lernen (Vorhersage diskreter Variablen)<\/strong><\/p>\n a) Logistische Regressionsklassifikator<\/p>\n b) Support-Vektor-Maschinen-Klassifikator<\/p>\n c) K-N\u00e4chste-Nachbarn-Algorithmus-Klassifikator<\/p>\n d) Entscheidungsbaum-Klassifikator<\/p>\n e) Random-Forest-Klassifikator<\/p>\n 3. Un\u00fcberwachtes Lernen<\/strong><\/p>\n a) K-Means-Clustering-Algorithmus<\/p>\n Wer Data Scientist werden m\u00f6chte, dem reicht Wissen aus B\u00fcchern nicht aus. Ein qualifizierter Data Scientist muss in der Praxis arbeiten und ein Data-Science-Projekt erfolgreich abschlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dieser Prozess umfasst verschiedene Phasen in Data Science und Machine Learning, wie die Problemdefinition, die Datenerhebung und -analyse sowie die Modellentwicklung, -bewertung und -implementierung. F\u00fcr ein praktisches Data-Science-Projekt stehen Ihnen folgende M\u00f6glichkeiten zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n A) Kaggle-Projekt in Aktion<\/p>\n B) Praktikum in einem Unternehmen<\/p>\n C) Firmeninterview<\/p>\n Ein qualifizierter Data Scientist muss seine Ideen Teammitgliedern oder F\u00fchrungskr\u00e4ften verst\u00e4ndlich vermitteln k\u00f6nnen. Daher ist ein Data Scientist mit exzellenten Kommunikationsf\u00e4higkeiten in der Lage, selbst Laien ohne datenwissenschaftliche Vorkenntnisse komplexe Fachinformationen klar und verst\u00e4ndlich zu vermitteln. Gute Kommunikationsf\u00e4higkeiten f\u00f6rdern zudem ein Klima der Solidarit\u00e4t und Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und anderen Teammitgliedern (wie z. B. F\u00fchrungskr\u00e4ften). Datenanalysten<\/a><\/strong>, Dateningenieure<\/a><\/strong>, Au\u00dfendiensttechniker usw.).<\/p>\n Die Datenwissenschaft entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, daher sollten sich alle darauf einstellen, neue Technologien zu nutzen und sich damit auseinanderzusetzen. Eine M\u00f6glichkeit, in diesem Bereich auf dem Laufenden zu bleiben, ist der Austausch mit anderen Datenwissenschaftlern. Um das eigene Netzwerk zu erweitern, bieten sich zahlreiche Plattformen an, beispielsweise LinkedIn, GitHub-Repositories und die Website Medium (mit den Kolumnen \u201eTowards Data Science\u201c und \u201eTowards AI\u201c). Diese Plattformen sind sehr n\u00fctzlich und informieren \u00fcber die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft.<\/p>\n Im Arbeitsalltag arbeiten Data Scientists in Teams mit anderen Mitgliedern zusammen, darunter Datenanalysten, Ingenieure und verschiedene Manager. Daher ben\u00f6tigen sie nicht nur gute Kommunikationsf\u00e4higkeiten, sondern m\u00fcssen auch die Ideen ihrer Teamkollegen aufmerksam aufnehmen, insbesondere in der fr\u00fchen Projektphase. Denn in dieser Phase sind Data Scientists auf die Expertise von Ingenieuren und anderen Fachkr\u00e4ften angewiesen, um ein qualitativ hochwertiges Data-Science-Projekt zu entwickeln. Dar\u00fcber hinaus tragen hervorragende Teamf\u00e4higkeiten dazu bei, sich im Berufsleben zu profilieren und gute Beziehungen zu Teammitgliedern, Managern und F\u00fchrungskr\u00e4ften aufzubauen.<\/p>\n Die m\u00f6glichen gesellschaftlichen Auswirkungen des Projekts m\u00fcssen verstanden werden. Seien Sie realistisch. Daten d\u00fcrfen niemals manipuliert oder Methoden angewendet werden, die zu Verzerrungen f\u00fchren k\u00f6nnen. Von der Datenerhebung \u00fcber die Datenanalyse bis hin zur Modellentwicklung, -analyse und -bewertung m\u00fcssen in jeder Phase grundlegende ethische Grunds\u00e4tze beachtet werden. Versuchen Sie niemals, Leser durch die F\u00e4lschung von Ergebnissen irrezuf\u00fchren oder zu manipulieren. Es ist wichtig, bei der Pr\u00e4sentation von Forschungsergebnissen ethisch korrekt vorzugehen.<\/p>\n Kurz gesagt, dieser Artikel behandelt zehn unverzichtbare Dinge F\u00e4higkeiten eines Data Scientists<\/strong>Die Entwicklung im Bereich Data Science schreitet rasant voran. Nur wer die Grundlagen beherrscht, kann sich mit fortgeschritteneren Theorien wie Deep Learning, K\u00fcnstlicher Intelligenz usw. auseinandersetzen.<\/p>\n Wenn Sie mehr \u00fcber Data Scientists erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen einen Besuch auf [Website-Adresse einf\u00fcgen]. Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> f\u00fcr weitere Informationen. Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist ab 2022 auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, sondern auch Datenherkunft<\/a><\/strong>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 6. August 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Top 10 Data Scientist Skills You Need in 2022 The field of data science is evolving rapidly. Only by mastering the basics of data science can you move on to more advanced concepts like deep learning and artificial intelligence. Data science covers a wide range of fields, including data preparation and exploration, data representation and transformation, data visualization and expression, predictive analysis, and machine learning. Hearing this, it is natural for beginners to wonder: what skills are necessary for a data scientist? To that end, this article explores 10 important data scientist skills. 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Programmierung<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten eines Data Scientists \u2013 3. Datenintegration und -vorverarbeitung<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten eines Data Scientists \u2013 4. Datenvisualisierung<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 5. Grundlegende Kenntnisse im maschinellen Lernen<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 6. Praktische F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data-Science-Projekte<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten eines Data Scientists \u2013 7. Kommunikationsf\u00e4higkeiten<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 8. Lebenslanges Lernen<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 9. Teamf\u00e4higkeit<\/h3>\n
Die 10 wichtigsten F\u00e4higkeiten f\u00fcr Data Scientists \u2013 10. Ethik in der Datenwissenschaft<\/h3>\n
Abschluss<\/h3>\n