Spisu treści:

Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać naukowcem danych?
Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać naukowcem danych?

Wideo: Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać naukowcem danych?

Wideo: Jakie umiejętności są potrzebne, aby zostać naukowcem danych?
Wideo: Eureka! Czyli jak zostać naukowcem. | Michalina Krakowiak | TEDxMarcinekSchool 2024, Grudzień
Anonim

8 umiejętności w zakresie analizy danych, dzięki którym będziesz zatrudniony?

  • Programowanie Umiejętności .
  • Statystyka.
  • Nauczanie maszynowe.
  • Rachunek różniczkowy wielu zmiennych i algebra liniowa.
  • Dane Kłótnie.
  • Dane Wizualizacja i komunikacja.
  • Inżynieria oprogramowania.
  • Dane Intuicja.

W dalszej kolejności można również zapytać, jakie umiejętności są wymagane, aby być naukowcem danych?

Umiejętności techniczne: informatyka

  • Kodowanie w Pythonie. Python jest najpopularniejszym językiem kodowania, który zwykle jest wymagany w rolach związanych z nauką o danych, wraz z Javą, Perlem lub C/C++.
  • Platforma Hadoopa.
  • Baza danych/kodowanie SQL.
  • Apache Spark.
  • Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.
  • Wizualizacja danych.
  • Dane nieustrukturyzowane.

Poza powyższym, czy kodowanie jest konieczne dla data scientist? Naukowcy zajmujący się danymi zwykle mają doktorat. lub studia magisterskie ze statystyki, komputer nauki ścisłe lub inżynieria. Programowanie : Ty potrzebować mieć wiedzę na temat programowanie języki takie jak Python, Perl, C/C++, SQL i Java, przy czym najbardziej popularny jest Python kodowanie język wymagane w nauce o danych role.

Podobnie możesz zapytać, co to są umiejętności analizy danych?

Naukowcy zajmujący się danymi oczekuje się, że umie dużo – uczenie maszynowe, komputer nauki ścisłe , statystyka, matematyka, dane wizualizacja, komunikacja i głębokie uczenie. Spojrzałem na generała umiejętności analizy danych oraz osobno w określonych językach i narzędziach.

Co czyni naukowca danych?

„Ogólnie rzecz biorąc, naukowiec danych jest kimś, kto wie, jak wydobywać znaczenie i interpretować dane , który wymaga zarówno narzędzi i metod od statystyki i uczenia maszynowego, jak i bycia człowiekiem. Spędza dużo czasu na zbieraniu, sprzątaniu i mungingu dane , ponieważ dane nigdy nie jest czysty.

Zalecana: