Πίνακας περιεχομένων:

Ποιες δεξιότητες χρειάζονται για να είσαι επιστήμονας δεδομένων;
Ποιες δεξιότητες χρειάζονται για να είσαι επιστήμονας δεδομένων;

Βίντεο: Ποιες δεξιότητες χρειάζονται για να είσαι επιστήμονας δεδομένων;

Βίντεο: Ποιες δεξιότητες χρειάζονται για να είσαι επιστήμονας δεδομένων;
Βίντεο: Eργαλεία και δεξιότητες του σύγχρονου δημοσιογράφου μέρος 3 2024, Νοέμβριος
Anonim

Οι 8 Δεξιότητες Επιστήμης Δεδομένων που θα σας προσλάβουν

  • Προγραμματισμός Δεξιότητες .
  • Στατιστική.
  • Μηχανική Μάθηση.
  • Πολυμεταβλητός Λογισμός & Γραμμική Άλγεβρα.
  • Δεδομένα τσακωμός.
  • Δεδομένα Οπτικοποίηση & Επικοινωνία.
  • Μηχανική Λογισμικού.
  • Δεδομένα Διαίσθηση.

Στη συνέχεια, μπορεί κανείς να αναρωτηθεί, ποιες δεξιότητες απαιτούνται για να είσαι επιστήμονας δεδομένων;

Τεχνικές Δεξιότητες: Πληροφορική

  • Κωδικοποίηση Python. Η Python είναι η πιο διαδεδομένη γλώσσα κωδικοποίησης Συνήθως απαιτείται σε ρόλους επιστήμης δεδομένων, μαζί με Java, Perl ή C/C++.
  • Πλατφόρμα Hadoop.
  • Βάση δεδομένων SQL/Κωδικοποίηση.
  • Apache Spark.
  • Machine Learning και AI.
  • Οπτικοποίηση δεδομένων.
  • Μη δομημένα δεδομένα.

Εκτός από τα παραπάνω, είναι απαραίτητη η κωδικοποίηση για τον επιστήμονα δεδομένων; Επιστήμονες δεδομένων συνήθως έχουν Ph. D. ή Μεταπτυχιακό στη Στατιστική, Η/Υ επιστήμη ή μηχανική. Προγραμματισμός : Εσείς χρειάζομαι να έχει τη γνώση του προγραμματισμός γλώσσες όπως Python, Perl, C/C++, SQL και Java-με την Python να είναι η πιο κοινή κωδικοποίηση Γλώσσα απαιτείται στην επιστήμη των δεδομένων ρόλους.

Ομοίως, μπορείτε να ρωτήσετε, τι είναι οι δεξιότητες επιστήμης δεδομένων;

Επιστήμονες δεδομένων αναμένεται να γνωρίζουν πολύ-μηχανική μάθηση, υπολογιστή επιστήμη , στατιστικά, μαθηματικά, δεδομένα οπτικοποίηση, επικοινωνία και βαθιά μάθηση. Κοίταξα τον γενικό δεξιότητες επιστήμης δεδομένων και σε συγκεκριμένες γλώσσες και εργαλεία χωριστά.

Τι κάνει έναν επιστήμονα δεδομένων;

«Γενικά, α επιστήμονας δεδομένων είναι κάποιος που ξέρει πώς να αντλεί νόημα από και να ερμηνεύει δεδομένα , που απαιτεί εργαλεία και μεθόδους από τη στατιστική και τη μηχανική μάθηση, καθώς και να είσαι άνθρωπος. Ξοδεύει πολύ χρόνο στη διαδικασία της συλλογής, του καθαρισμού και του ψαλιδίσματος δεδομένα , επειδή δεδομένα δεν είναι ποτέ καθαρό.

Συνιστάται: