为什么每个数据科学有志者都应该学习数据可视化
曾经想知道当今几年科技行业中大多数增长最快的工作是什至几年前还不存在的。据调查，员工担心技能差距，这限制了他们转向提供更好技能发展计划的公司。
在市场上所有最热门的技能中，带有数据表示的数据可视化可被视为至关重要的技能。甚至小型企业也从数据可视化中获得了更深刻的好处，即以图形格式分析更快的信息以发现可以关联并获得有价值的见解的趋势。无论公司规模大小，每个公司都在寻找数据可视化专家。
在本文中，我们将探讨一些关键点，说明如果您希望承认自己在数据科学领域的职业，为什么需要学习数据可视化。
什么是数据可视化
[图片来源-Freepik]
该术语是一门艺术和科学，以简单但易于理解和信息丰富的可视格式显示一般统计信息，以使用户可以轻松访问。
人是视觉动物。同样，人脑在准备该数据时通常会进行适当调整：大约30％的大脑皮层是视力，而接触的是8％，听觉的是2％。大约60％的人的思维能力会定期地从识别，确认到响应的整个观点链进行。文本是信息的视觉描绘。无论如何，这是令人难以置信的模式模式，需要额外的准备才能发挥作用。同样，形状，色调和直线也更易于处理。
尽管如此，出色的数据感知能力明显受到制做者的专业知识和创造力的限制。根本不像大多数信息科学所说的那样，它实际上并不需要内部和外部以及正式的指导来擅长信息感知。尽管您需要理解基本信息的含义，但是深刻的专业见解涉及到最初确定它的方式并没有真正起到作用。
尽管Tableau和chart.js之类的程序包可以机械化各种基本的信息表示，但实际上，最显着和最重要的信息感知仍需要一些特殊的技巧和编程工作。
以数据科学家的身份进行数据可视化
[图片来源-smartdatacollective]
进行这种令人难以置信但又令人着迷的表示，需要将它们从常规数据研究人员的手中转移到权威领域，这是现代性和跨学科的才能。许多数据感知专家没有任何正式的数据研究经验，但确实有很多人可以使用他们的设备深入研究复杂的数据索引并提出代表大纲。官方准备的具有研究生学位的数据研究人员很可能已被发现或被指示如何利用R或Python与信息源直接关联，过滤或处理信息并将其转换为可视化图表。
所有信息即专家都将与不同的专家一起工作，这些专家是正在交付或使用数据的个人-了解管理员和其他目标人群在创造价值观念时需要查看的信息。对于同样不是令人难以置信的工匠的数据科学专家，他们可能还会去找真正的专家或视觉计划人员，以帮助他们建立强有力的，有吸引力的看法。利用熟练的工具进行咨询或制定基本结构可能是一个明显的优势。
无论您是结束从事信息研究人员的实地工作，还是只涉足信息感知领域，您都可以确保与您合作的任何信息都将逐渐有价值，并在您使用表示策略来获取更多信息时得到更多考虑。介绍一下。
您如何学习数据可视化
AnalytixLab的Business Analytics 360旨在提高SQL，Taleay和Excel的基础知识，供初学者升级并迁移到Python，SAS和机器学习等高级工具。该课程旨在涵盖所有基本统计概念，预测建模技术和高级分析，以及其他需求工具，例如Excel，Python，Tableau和SAS。此外，本课程还提供了由领先专家领导的理论和工具的最佳组合。最后，认证课程为希望进入数据科学领域并跃升为业务分析师的广泛候选人提供。
课程涵盖的工具：
高级Excel，Tableau，VBA，Python和SAS
课程说明：
该课程是最广泛的数据科学课程之一，被认为是行业内首要的以工作为导向的课程，专门为没有数据分析工具或BI背景的候选人量身定制。任何人，无论其资历或专业背景，均可参加本课程。该课程同时提供针对特定业务和基础的应用程序，此后将帮助求职者掌握所需的技能，以有效地启动其职业生涯。
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