Ak ste sa rozhodli vstúpiť do sveta dátovej vedy, gratulujem! Tento článok je určený pre každého, kto sa chce učiť základy dátovej vedy, analytiky a strojového učenia a hľadá praktické tipy pre začiatok.
Čo je to dátová veda
Na začiatku bude určite dôležité porozumieť tomu, čo je to vlastne dátová veda a pre ktoré oblasti sa tento odbor využíva.
Tento odbor zahŕňa:
- zbieranie dát z rôznych zdrojov a formátov
- spracovanie dát a čistenie nepresností
- analýzu dát na identifikáciu trendov, vzorov a anomálií
- vizualizáciu dát a využitie informácií na podporu rozhodovania a optimalizáciu procesov
K tejto téme sa vrátim už v nasledujúcom článku.
Matematika a štatistika
Základy matematiky a štatistiky sú neoddeliteľnou súčasťou dátovej vedy. Pomáhajú správne interpretovať výsledky analýz, napríklad pri práci s priemerom, mediánom, rozptylom alebo štandardnou odchýlkou. Pre pochopenie charakteristiky dát a ich analýzu je znalosť štatistiky kľúčová.
Programovanie
Pre prácu s dátami je potrebné naučiť sa základy programovania v jazykoch Python alebo R.
Odporúča sa:
- osvojiť si základné dátové štruktúry (zoznamy, polia, slovníky)
- postupne sa učiť manipuláciu s dátami, vykonávanie analýz a tvorbu modelov strojového učenia
Osobne považujem Python za ideálny jazyk pre začínajúcich dátových vedcov.
Má množstvo knižníc, napríklad Pandas (prácu s dátami), NumPy (vedecké výpočty), Matplotlib a Seaborn (vizualizácia dát), alebo Scikit-learn (strojové učenie). Ako nástroj na programovanie v jazyku Python by som odporučil Jupyter Notebook, ktorý umožňuje písať zdrojový kód a okamžite vidieť výsledky.
S programovacím jazykom R ešte len začínam, takže tu nemám veľké skúsenosti. Na základe toho, čo ale zatiaľ viem, ide o jazyk špecifický pre štatistiku a analýzu dát, populárny najmä v akademickom prostredí.
Práca s dátami
Správna práca s dátami je základom každej analýzy v dátovej vede. Pred samotnou analýzou je potrebné dáta najprv získať, spracovať a pripraviť tak, aby poskytovali presné a relevantné informácie.
Pri práci s dátami je potrebné:
- získať dáta z rôznych zdrojov (databázy, súbory)
- vyčistiť surové dáta, t.j. odstrániť chýbajúce alebo nepresné informácie
- transformovať dáta do vhodného formátu pre analýzu
- vizualizovať dáta pre lepšie pochopenie a komunikáciu výsledkov
Dôkladná príprava a spracovanie dát zaručuje, že analýza bude spoľahlivá a výsledky využiteľné pre praktické rozhodnutia.
Dátová veda je oblasť, ktorá sa neustále vyvíja a začiatky môžu byť určite výzvou. Rozhodne treba začať so základným popisom dátovej vedy a následne s učením základov štatistiky, programovania (najlepšie s jazykom Python) a práce s dátami. Úspech bude závisieť predovšetkým na vytrvalosti, zvedavosti a ochote neustále sa učiť a prispôsobovať sa novým výzvam.
A aby som nezabudol..
Pre získanie praktických skúsenosti, je nevyhnutné začať sa venovať skutočným projektom v dátovej vede.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
