Βίντεο: Υπάρχει προγραμματισμός στην επιστήμη δεδομένων;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Πρέπει να έχετε τη γνώση προγραμματισμός γλώσσες όπως Python, Perl, C/C++, SQL και Java-με την Python να είναι η πιο κοινή γλώσσα κωδικοποίησης που απαιτείται σε επιστημονικά δεδομένα ρόλους. Προγραμματισμός οι γλώσσες σας βοηθούν να καθαρίσετε, να κάνετε μασάζ και να οργανώσετε ένα μη δομημένο σύνολο δεδομένα.
Στη συνέχεια, μπορεί κανείς να αναρωτηθεί, ποια γλώσσα προγραμματισμού χρησιμοποιείται στην επιστήμη των δεδομένων;
Μια πρόσφατη έρευνα σε σχεδόν 24.000 δεδομένα Οι επαγγελματίες του Kaggle αποκάλυψαν ότι τα Python, SQL και R είναι τα πιο δημοφιλή γλώσσες προγραμματισμού . Το πιο δημοφιλές, μακράν, ήταν η Python (83% μεταχειρισμένος ). Επιπλέον, 3 στα 4 δεδομένα επαγγελματίες συνέστησαν ότι οι επίδοξοι επιστήμονες δεδομένων μάθε πρώτα Python.
Κάποιος μπορεί επίσης να ρωτήσει, μπορείτε να είστε επιστήμονας δεδομένων χωρίς κωδικοποίηση; Ωστόσο, επειδή η ζήτηση υπερβαίνει κατά πολύ την προσφορά, οι εταιρείες συχνά προσλαμβάνουν ιδιώτες χωρίς μεταπτυχιακό. Ενώ λοιπόν εσείς δεν χρειάζεται απαραίτητα συγκεκριμένο πτυχίο, κάνεις χρειάζονται τις δεξιότητες. Υπάρχουν τρεις κύριες επιστημονικά δεδομένα δεξιότητες: στατιστικές, προγραμματισμός , και επιχειρηματική γνώση.
Ομοίως μπορεί να αναρωτηθεί κανείς, είναι η επιστήμη των δεδομένων καλύτερη από τον προγραμματισμό;
Βασικές διαφορές μεταξύ Data Science vs Μηχανική Λογισμικού Επιστημονικά δεδομένα βοηθά στη λήψη καλών επιχειρηματικών αποφάσεων με την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένα ; ενώ η μηχανική λογισμικού κάνει τη διαδικασία ανάπτυξης του προϊόντος δομημένη. Επιστημονικά δεδομένα οδηγείται από δεδομένα ; Η μηχανική λογισμικού καθοδηγείται από τις ανάγκες των τελικών χρηστών.
Πώς χρησιμοποιείται η Python στην επιστήμη δεδομένων;
Πύθων είναι δυνατή γλώσσα. Πύθων είναι μεταχειρισμένος από προγραμματιστές που θέλουν να εμβαθύνουν δεδομένα ανάλυση ή εφαρμογή στατιστικών τεχνικών (και από προγραμματιστές που απευθύνονται σε επιστημονικά δεδομένα ) Υπάρχουν πολλά Python επιστημονική πακέτα για δεδομένα οπτικοποίηση, μηχανική μάθηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, σύνθετη δεδομένα ανάλυση και άλλα.
Συνιστάται:
Ποια γλώσσα χρησιμοποιείται για την επιστήμη δεδομένων και την προηγμένη ανάλυση;
Πύθων Ομοίως, ποια γλώσσα είναι η καλύτερη για την επιστήμη δεδομένων; Οι 8 κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού που κάθε επιστήμονας δεδομένων πρέπει να κατέχει το 2019 Πύθων. Η Python είναι μια εξαιρετικά δημοφιλής γενικής χρήσης, δυναμική και είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα στην κοινότητα της επιστήμης δεδομένων.
Τι είναι η επιστήμη δεδομένων και οι χρήσεις της;
Η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί τεχνικές όπως η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη για να εξάγει σημαντικές πληροφορίες και να προβλέψει μελλοντικά μοτίβα και συμπεριφορές. Το πεδίο της επιστήμης δεδομένων αυξάνεται καθώς η τεχνολογία προχωρά και οι τεχνικές συλλογής και ανάλυσης μεγάλων δεδομένων γίνονται πιο εξελιγμένες
Υπάρχει πολύς προγραμματισμός στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο;
Ο προγραμματισμός δεν είναι απαραίτητος για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, εάν θέλετε να είστε κάτω του μέσου όρου και να μην διακριθείτε ποτέ στα ανώτερα κλιμάκια. Εάν θέλετε να έχετε επιτυχία σε οποιονδήποτε τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, τότε πρέπει να κατανοήσετε τον προγραμματισμό
Πόσο καιρό θα διαρκέσει η Επιστήμη των Δεδομένων;
Η πλειοψηφία των ψηφοφόρων στην τελευταία δημοσκόπηση του KDnuggets αναμένει ότι η Επιστήμη των Δεδομένων σε επίπεδο ειδικών θα αυτοματοποιηθεί σε 10 χρόνια ή λιγότερο. Του Gregory Piatetsky, KDnuggets. Το Data Scientist έχει χαρακτηριστεί η πιο σέξι δουλειά του 21ου αιώνα. Ίσως όμως ο αιώνας να κρατήσει μόνο 25 χρόνια
Τι είναι η συγκέντρωση στην επιστήμη δεδομένων;
Η συγκέντρωση δεδομένων είναι κάθε διαδικασία κατά την οποία συλλέγονται πληροφορίες και εκφράζονται σε συνοπτική μορφή, για σκοπούς όπως η στατιστική ανάλυση. Ένας κοινός σκοπός συγκέντρωσης είναι η λήψη περισσότερων πληροφοριών για συγκεκριμένες ομάδες με βάση συγκεκριμένες μεταβλητές όπως η ηλικία, το επάγγελμα ή το εισόδημα