2 Fortgeschrittene Fähigkeiten, die Sie zu Beginn der Datenanalyse beherrschen müssen.

Um ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden, gibt es Dinge, die Sie wissen müssen, um Ihr Ziel zu erreichen, zuerst gibt es Dinge, die man verstehen kann und die nicht für jeden sind, aber mit der richtigen Praxis, die benötigt wird, um das Ziel zu erreichen und der Beste von Ihnen zu werden.

In diesem Artikel wollen wir die Disziplinen und Fähigkeiten, die Sie als Datenwissenschaftler haben sollten, nicht vergessen und wir wollen nicht sagen, dass Sie es nicht ohne sie tun können. Ja, das können Sie und hier werden wir Ihnen sagen, was es ist:

Mathematik

MathematikDie Datenanalyse hat mit immer mehr Zahlen zu tun. Wenn Sie gerne ständig mit Zahlen leben, dann werden Sie die Datenanalyse lieben. Wenn Ihnen die Zahlen stattdessen nicht gefallen, müssen Sie anfangen, positive Gewohnheiten zu schaffen, um sich der Herausforderung zu stellen.

Die Welt der Datenanalyse ist schnell und variantenreich. Sie müssen und sollten bereit sein, alle Arten von neuen Technologien zu erlernen, die sich als Aktualisierung herausbilden, um dem Wandel der Datenbanken und der Funktionsweise der Disziplin zu begegnen.

Excel

Excel ist eine der umfassendsten und gängigsten Unternehmensanwendungen für die Datenanalyse. Und obwohl es derzeit eine unüberschaubare Vielfalt von Datenwissenschaftlern gibt, die mit spezifischen funktionalen Fähigkeiten wie Data Mining oder statistischen Anwendungen abschließen, können fast alle diese Fähigkeiten in Excel erlernt werden.

Sie können damit beginnen, die Grundlagen von Excel zu erlernen, wie Arbeitsmappen, Formelbalken und andere Aggregate, die für die Datenanalyse sehr nützlich sein werden.

Abschließend wissen wir, dass es mehrere Komponenten gibt, die bei der Durchführung der Datenanalyse helfen, aber genau die Menschen, die wir für diese Komponenten bilden, weil die Programme Personen benötigen, die wissen, wie man mit ihnen umgeht und sie zu ihrer maximalen Kapazität bringt.

Aus dem gleichen Grund gibt es bestimmte Arten von Fähigkeiten, die wir zu entwickeln lachten und die in diesem Artikel sind, eine nach der anderen lehrt uns Kunst und Wissenschaft in Zahlen und wie wir sie nutzen können, um etwas Nützliches zu machen, einfache Dinge, die das meiste von dem Wissen bringen, das in dieser Art von Wissenschaft erforderlich ist, und Sie werden sich leicht anpassen, wenn Sie das Vorwissen haben, um das korrekte Funktionieren Ihrer Aufgaben und das anderer sicherzustellen.

Einfache und grundlegende Dinge, die Sie allmählich zu einem besseren Datenwissenschaftler machen werden und Sie können andere davon überzeugen, was aus Ihnen wird und was Sie wert sind.


3 Datenanalyse-Terminologien, die Sie heute lernen sollten

Das Hauptziel dieses Artikels ist es, all jene Konzepte und gemeinsamen Terminologien und deren Bedeutungen zu lernen, die im Bereich der Datenanalyse sehr wichtig sind. Lassen Sie uns kurzerhand die grundlegenden Konzepte betrachten, die dazu dienen, sich mit der Datenanalyse oder einigen ihrer Zweige vertraut zu machen. Hier ist eine Liste der wichtigsten.

Business Intelligence (BI)

Entwicklung intelligenter Anwendungen, die besser in der Lage sind, Daten über das externe und interne Umfeld eines Unternehmens zu extrahieren, um Führungskräfte zu beraten (und in gewisser Weise zu unterstützen), die beste Art von strategischen Entscheidungen zu treffen, die eine Organisation in einer Vielzahl von Fragen von interner oder externer Bedeutung sind, die alle Kompetenzen des Unternehmens gewährleistet, indem sie die Vermögenswerte zur Kenntnis nehmen, zusammen mit der deskriptiven Analyse jeder Arbeit der Intelligenz.

Datenwissenschaft

Es ist ein interdisziplinäres Feld, das eine Vielzahl von wissenschaftlichen Methoden und Systemen verwendet, um Wissen über Daten in der besten Form zu gewinnen, ob strukturiert oder unstrukturiert, was eine bloße Fortsetzung einiger bereits bestehender Felder in Datenanalyseaufgaben wie Statistik, automatisches Lernen und prädiktive Analytik wäre.

Dazu gehören in der Regel auch Datenvisualisierung, Computerprogrammierung und Data-Mining-Datenbanken zur Lösung großer Mengen von Problemen.

Hypothese

Eine wissenschaftliche Hypothese ist definiert als ein Vorschlag, der durch die Sammlung von Informationen und Daten konzipiert und erstellt wurde und häufig verwendet wird, um auf ein theoretisch wissenschaftlich fundiertes Problem auf alternative Weise zu reagieren.

Die Hypothese kann als Zwischenantwort dienen, die nicht nachgewiesen werden soll, oder es kann sich um eine Art von Gedanken handeln, die durch die wissenschaftliche Methode überprüft werden sollte. Der Grad der Wahrhaftigkeit ist sehr wichtig in der Hypothese und in allem, was sie umfasst.

Abschließend könnten wir mit diesem Artikel sagen, dass einige der wichtigsten Dinge, die wir aus der Datenanalyse lernen sollten, die Terminologie wären, die wir so lange brauchen werden, um zu verstehen, was die Entwicklung der Materie ist.

Wissenschaftler aus der ganzen Welt haben ihre Bemühungen bestätigt, weiterhin mehr Theorien zu entdecken und weiterhin Analysen zu formulieren, um eine dauerhafte und sichere Entwicklung zu erreichen, während sie nach neuen Wegen suchen, mehr Hilfe in Unternehmen zu generieren.

Für einen normalen Menschen mit einer Leidenschaft für Daten, ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden, der in der Lage sein will, in verschiedenen Arten von Data-Mining-Firmen und kommerzieller Intelligenz auf höchstem Niveau zu arbeiten, ist es das Wichtigste, die Grundlagen der gesamten Theorie der umfassenden Datenanalyse zu verstehen.

Inzwischen sollten Sie in der Lage sein, alle Arten von Analysen zu beschreiben, mit ihren gängigsten und grundlegendsten Terminologien, die in der Datenanalyse verwendet werden, sowie alle Werkzeuge und grundlegenden Anforderungen, die sie für die Datenerfassung benötigen, und den konstanten Arbeitsablauf, wie Sie planen, die Datenanalyse zu verwenden, um mit Hilfe dieser Technologie hervorragende Ergebnisse zu erzielen, das sind Terminologien, die Sie lernen müssen.

2 Weitere Terminologien zur Datenanalyse, die Sie lernen müssen.

Wir haben gesehen, dass es immer noch viele Terminologien gibt, über die wir in unserem vorherigen Artikel nicht gesprochen haben, also wollten wir einen weiteren machen, um all die Begriffe zu berücksichtigen, die unsere Leser wissen müssen, da sie grundlegend sind, um all die Arbeit zu verstehen, die die Analyse von Daten erfordert.

Und auch alles, was hinter der IT und ihren jeweiligen Branchen steckt. Auf diese Weise möchten wir einen Beitrag leisten und Unterstützung für Menschen zeigen, die professionelle Datenwissenschaftler werden wollen.

Wir hoffen, dass Sie von nun an auf unserer Seite die Informationen finden, die Sie für Ihre nächste Karriere als Wissenschaftler benötigen, und dass dieser Beitrag mehr Experten hilft, Studien und andere Dinge durchzuführen. Objektiv gesehen wollen wir auch mehr Menschen ermutigen, ein Experte auf diesem Gebiet zu sein, in naher Zukunft einen Wandel herbeizuführen und ihr ganzes Wissen an alle Beteiligten in der Branche weiterzugeben.  Also, ohne weitere Dilatation beginnen wir:

Datenbank

Es wird als ein ganzer Datensatz beschrieben, der zum gleichen Kontext gehört und systematisch für die spätere Verwendung gespeichert wird. Eine Bibliothek kann durchaus als eine Datenbank betrachtet werden, die hauptsächlich aus Dokumenten, Papieren und Büchern besteht.

Heute, und dank der technologischen Entwicklung, sind die meisten Datenbanken im digitalen Format, so dass eine breite Palette von Lösungen für das Problem der Datenspeicherung angeboten wurde.

Cassandra

Apache Cassandra ist eine NoSQL-Datenbank, die verteilt ist und auf einem Open-Source-Speichermodell basiert, das seine theoretischen Grundlagen in Java hat. Hauptziele sind Skalierbarkeit und Verfügbarkeit sowie die Bereitstellung großer Datenmengen in verteilter Form.

Cassandra basiert auf einer Reihe von gleichen Knoten, die mit einem P2P-Protokoll kommunizieren, so dass die Redundanz an erster Stelle steht. Es wurde von der Apache Software Foundation entwickelt und wird derzeit von Twitter für seine Plattform verwendet.

Kurz gesagt, wir sind in eine Zeit eingetreten, in der die Evolution der Technologie uns vollständig überwinden kann, und mit solchen Fortschritten sind wir in der Lage, die Informationen für Millionen von Jahren ohne Probleme in einem digitalen Format zu speichern.

Anwendungen wie Apache Cassandra helfen uns zu verstehen, dass hohe Datenmengen problemlos von einem Rechner verarbeitet werden können und das Leben für Unternehmen einfacher wird.


5 Arten von Analysen zur Problemlösung

Es gibt viele Werkzeuge und Arten der Analyse von Rohdaten, um viele verschiedene Probleme zu beheben, dafür haben unsere Experten eine Liste verschiedener Arten von Analysen zusammengestellt, hier ist die Liste:

Beschreibende Analyse

Es ist eine sehr wichtige Analyse, weil es als eine der wichtigsten für die Möglichkeit, bestimmte Fragen zu den erhaltenen Daten zu stellen, und Fragen zu bestimmten Problemen, die mit der Software im Allgemeinen passieren können, sowie bei der Programmierung bestimmter neuer Programme, diese Art wird als sehr wertvoll angesehen.

Viele Unternehmen verwenden diese Methode, weil sie eine visuellere Art der Analyse ist, da sie grafische Daten in Balken oder Kreisen entlang vieler Abbildungen und Grafiken darstellt.

Diagnostische Analyse

Es ist eine Analyse, die durchgeführt wird, um die verschiedenen Ursachen eines Problems zu kennen, das auftrat, bevor die Daten gesammelt wurden, um analysiert zu werden und sie zu lösen. Diese Analyse wird durchgeführt, um zu wissen, was das Problem war, und um zu verhindern, dass ein weiterer Fehler auftritt oder sich wiederholt. Dieser Typ wird verwendet, um die Systeme viel perfekter zu machen und zur Prävention.

Rezeptive Analyse

Diese Analyse wird auf eine andere Weise durchgeführt, dies funktioniert ähnlich wie ein ärztliches Rezept zur Lösung einer Krankheit, denn nachdem die Rohdaten gesammelt und analysiert wurden, bietet sie die verschiedenen Verfahren an, die zur Lösung der entdeckten Probleme erforderlich sind, indem sie ein Rezept generiert, das darauf abzielt, eine Wiederholung der Probleme zu vermeiden und zukünftige Wiederholungen des gleichen Problems zu lösen.

Explorative Analyse

Dieser Typ wird, wie sein Name schon sagt, durchgeführt, indem man die verschiedenen atypischen Bedingungen untersucht, unter denen die Daten vorher analysiert wurden. Dies hilft, die rohen, nutzlosen oder falschen Daten zu verwerfen, die langfristig Probleme und Fehler verursachen können, wenn sie in die Analyse einbezogen werden.

Prädiktive Analyse

Es ist eine Art von Analyse, die Algorithmen verwendet, die historische Daten verwenden, um nicht nur zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die durch eine zukünftige Sammlung von Rohdaten ans Licht gebracht werden können, sondern auch zu wissen, welche Probleme gelöst werden können, da sie zuvor aufgetreten sind. Aufgrund seiner Komplexität ziehen viele Unternehmen es vor, diesen Typ nicht zu verwenden.

Auf der ganzen Welt werden viele Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, sowohl technologisch als auch anderweitig, und es gibt Werkzeuge und Software, die sich auf die Generierung und Verarbeitung der erhaltenen Rohdaten spezialisiert haben, dann werden sie nach der Datenanalyse zu einem nützlichen Werkzeug, das die notwendigen Daten liefert, die dann zur Verbesserung oder Lösung eines bestehenden Problems verwendet werden.

Diese Analysen helfen uns sehr, Probleme mit den Daten, die viele Softwareprogramme erhalten, zu vermeiden und gleichzeitig helfen sie uns, sie zu lösen, falls sie ohne Option auftreten.


4 einfache Fähigkeiten, die Sie am Anfang der Datenanalyse beherrschen müssen

Beginnen Sie etwas ist überhaupt nicht einfach, aber wir sind hier, um Sie auf diesem Weg zu begleiten. Wir empfehlen daher, die 5 Grundfertigkeiten zu erlernen, um ein Master in Datenanalyse zu werden:

Nun, Sie fragen sich vielleicht, warum ich all diese Dinge lernen sollte, wir werden Ihnen zeigen, warum jeder einzelne in der Datenanalyse notwendig ist:

Mathematik:

Wenn Sie Spaß an Mathematik und algebraischen Operationen haben, können Sie mit der Datenanalyse gut umgehen. Am Ende geht es um Zahlen, also sollten Sie zumindest wissen, wie man arithmetische Probleme und Übungen löst.

Excel

Es ist eine der vollständigsten und am häufigsten verwendeten Softwarelösungen weltweit für die Datenanalyse. Zuerst müssen Sie sich mit den Blättern und Arbeitsmappen vertraut machen, dann können Sie von der Anwendung der grundlegenden zu den erweiterten Formeln auf den Komplex übergehen. Auch Visualisierungs- und Statistikanwendungen können Sie mit diesem Tool erlernen.

Basic SQL.

In einigen Fällen haben Sie die Daten nicht auf Ihrem Computer gespeichert und so arbeiten wir in Excel, mit Daten, die Sie bereits im Speicher haben. Aber was passiert, ist, dass Sie die Daten direkt aus den Quellen erhalten, da viele experimentelle Wissenschaftler Zustand ist besser bei der Arbeit mit Datenanalyse.

Es gibt so viele relationale Datenbank-Managementsysteme (RDBMS) wie MySQL, SQL Server und Microsoft Access, da sie diese Art von Verfahren zum Sammeln der Daten ermöglichen. Um RDBMS verwalten zu können, müssen Sie die Structured Query Language (SQL) verstehen.

Zuerst müssen Sie diese Befehle kennen und wie sie verwendet werden:

Select – From – Where – Group By – Having – Order By.

Wenn Sie die grundlegenden Befehle der Structured Query Language kennen, sollten Sie auch die Verwendung und den Grund verstehen, warum wir Primär-, Fremd- und Kandidatenschlüssel im Datenbankmanagementsystem verwenden.

Grundlegende Webentwicklung

Wenn Sie mit Webentwicklung vertraut sind, wird dies ein zusätzlicher Bonus für Ihre Karriere als Datenwissenschaftler sein.

Sie denken vielleicht, dass dies nichts gemeinsam haben wird, aber wenn Sie für große und anerkannte Organisationen arbeiten wollen, die Internetnutzer wie IBM, AWS und Microsoft Azure sind, sollten Sie wissen, wie man mit Programmierwerkzeugen wie HTML, JavaScript und insbesondere dem als PHP bekannten arbeitet.

Dies sind grundlegende Fähigkeiten, die Sie wissen müssen, wenn Sie die nächsten Schritte des Prozesses verstehen wollen, in denen Sie lernen müssen, wie Sie mehr Werkzeuge verwenden können, um zu verstehen und fähig zu sein, sich zu erinnern und auch die Informationen aus allen Quellen zu analysieren. Diese Tools geben Ihnen ein paar Schritte auf dem langen Weg zum Datenwissenschaftler.

2 Andere Arten von Analysen zur Problemlösung

Rohdaten sind bei der Datenanalyse sehr wichtig. Heutzutage kann jede Art von Person mit einem guten Budget eine Zusammenstellung großer Datenmengen erreichen, die zu keinem Zeitpunkt verarbeitet wurden. Aber das Sammeln selbst sollte nicht das ultimative Ziel sein.

Unternehmen, die Bedeutungen aus den Rohdatenbegriffen der kompilierten Daten extrahieren können, sind diejenigen, die in dem viel komplexeren und unvorhersehbareren Umfeld von heute konkurrenzfähig sind. Nachfolgend sind Beispiele für Analysen aufgeführt:

Beschreibende Analyse

Der einzige Ansatz, den die deskriptive Analytik zu haben scheint, ist es, alles zusammenzufassen, was an einem Unternehmen teilgenommen und passiert ist. Die deskriptive Analyse zeichnet sich dadurch aus, dass sie objektiv die Intelligenz der Unternehmen besitzt, einschließlich Dinge wie die Diagramme von Balken oder die erzeugten Erzählungen. Mit einer einfachen Analysedarstellung können Sie Kreditrisiken für eine Bank bewerten. Die deskriptive Analyse beginnt nützlich zu sein, wenn Informationen benötigt werden und wie Kunden nach Parametern klassifiziert werden können, die für alle von Nutzen sind.

Explorative Analyse

Die explorative Analyse ist ausdrücklich für eine reine Analyse bestimmt, die sich in der Regel hauptsächlich auf die Identifizierung allgemeiner Muster in Rohdaten konzentriert, um eine Identifizierung atypischer Werte und Merkmale zu erreichen, die bei Verwendung anderer Arten von Analyseprozessen der Methode nicht zu erwarten gewesen wären.

Um diesen Ansatz nutzen zu können, ist es sehr geschickt zu verstehen, wo die atypischen Werte auftreten und wie andere sich auf andere analytische Systemvariablen beziehen.

Wenn wir alles ins rechte Licht rücken, finden wir in den anderen Arten der Analyse, was notwendig ist, um eine gute detaillierte Analyse aller derzeit vorhandenen Datenbanken zu erhalten. Jeder Datenwissenschaftler sollte wissen, dass die Analyse Ihnen bei Ihrer Recherche helfen kann und auch, wie Sie mit verschiedenen möglichen Methoden die meisten Informationen erhalten, zusammen mit den anderen Prozessen können wir die Grundanforderungen und damit alles im größtmöglichen Maße erhalten.


Die 4 Schritte der Datenanalyse

Datenanalyse kann beängstigend aussehen, aber es ist einfacher, als es aussieht. Damit Sie Datenwissenschaftler werden können, müssen Sie die grundlegenden Konzepte und die Schritte, die Sie befolgen müssen, um in der Datenanalyse erfolgreich zu sein, vollständig verstehen.

Wissen, was los ist

Der Begriff “Analytik” wird allgemein verwendet, um den Prozess der Entfernung unerwünschter Elemente aus Daten zu beschreiben. Die Wahrheit ist, dass viele Menschen diesen Begriff verwenden, um über verschiedene Dinge zu sprechen, nicht nur über das, das wir in diesem Artikel verwenden.

Sammeln Sie die Informationen

Nachdem Sie alle diese Informationen erhalten haben, sind Sie bereit, sich jeder Art von Datenanalyse, den Grundbegriffen und mehr zu stellen. Sie kennen alle Werkzeuge, die Sie zur Verfügung haben, um Ihre Aufgaben zu erledigen, die Anforderungen an die Analytik und eine bessere Möglichkeit, Ihren Datenanalyse-Workflow zu verbessern.

In einer Welt, in der wir jederzeit und wann immer wir wollen Informationen haben können, sollten wir unsere Chancen nutzen, Dinge zu lernen, die uns bessere Fähigkeiten vermitteln, die unsere Lebensentwicklung verbessern.

Lernen Sie die verschiedenen Formen der Analytik kennen

Heutzutage kann jeder, der einen moderaten Geldbetrag hat, viele Rohdaten selbst beschaffen. Es ist ein breiter Markt, der viele Hindernisse auf dem Weg hat, daher ist es wichtig zu wissen, dass diese riesige Sammlung von Rohdaten nicht gerade das einzige Ziel ist.

Das Spielfeld kennenlernen

Es gibt Unternehmen, die in der Lage sind, gesammelte Rohdaten zu übernehmen und den Weg zum Erfolg in der Welt der Datenanalyse zu erschweren. Über sie und ihre Tätigkeiten informiert zu sein, ist entscheidend für die Erreichung unserer Ziele in diesem Geschäft.

Wenn Sie sich mit Social Networking oder Marketing beschäftigen und sich mit dem beschäftigen möchten, was Datenanalyse ist, müssen Sie die verschiedenen Arten von Analysen verstehen. Die obigen Informationen helfen Ihnen, die üblichen Probleme zu lösen, mit denen Datenwissenschaftler in ihrem Beruf konfrontiert sind.