არსებობს პროგრამირება მონაცემთა მეცნიერებაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

თქვენ უნდა გქონდეთ ცოდნა პროგრამირება ენები, როგორიცაა Python, Perl, C/C++, SQL და Java - Python-ით არის ყველაზე გავრცელებული კოდირების ენა, რომელიც საჭიროა მონაცემთა მეცნიერება როლები. პროგრამირება ენები დაგეხმარებათ გაწმენდაში, მასაჟში და არასტრუქტურირებული ნაკრების ორგანიზებაში მონაცემები.

შემდგომში შეიძლება ასევე იკითხოთ, რომელი პროგრამირების ენა გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერებაში?

ბოლო გამოკითხვა 24 000-ზე მონაცემები Kaggle-ის პროფესიონალებმა გამოავლინეს, რომ Python, SQL და R ყველაზე პოპულარულია პროგრამირების ენები . ყველაზე პოპულარული, ჯერჯერობით, იყო პითონი (83%) გამოყენებული ). გარდა ამისა, 4-დან 3 მონაცემები პროფესიონალები რეკომენდაციას უწევდნენ, რომ მიისწრაფოდნენ მონაცემთა მეცნიერები ჯერ პითონი ისწავლე.

შეიძლება ასევე იკითხოთ, შეგიძლიათ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი კოდირების გარეშე? თუმცა, რადგან მოთხოვნა ბევრად აღემატება მიწოდებას, კომპანიები ხშირად ქირაობენ ინდივიდებს გარეშე დიპლომი. ასე რომ, სანამ შენ სულაც არ არის საჭირო კონკრეტული ხარისხი, თქვენ აკეთებთ სჭირდება უნარები. სამი ძირითადია მონაცემთა მეცნიერება უნარების ნაკრები: სტატისტიკა, პროგრამირება და საქმიანი ცოდნა.

ანალოგიურად შეიძლება იკითხოთ, არის თუ არა მონაცემთა მეცნიერება უკეთესი ვიდრე პროგრამირება?

ძირითადი განსხვავებები შორის მონაცემთა მეცნიერება vs პროგრამული ინჟინერია მონაცემთა მეცნიერება ხელს უწყობს კარგი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღებას დამუშავებისა და ანალიზის გზით მონაცემები ; ვინაიდან პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია პროდუქტის განვითარების პროცესს სტრუქტურირებულს ხდის. მონაცემთა მეცნიერება ამოძრავებს მონაცემები ; პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია განპირობებულია საბოლოო მომხმარებლის საჭიროებებით.

როგორ გამოიყენება პითონი მონაცემთა მეცნიერებაში?

პითონი ძლიერი ენაა. პითონი არის გამოყენებული პროგრამისტების მიერ, რომლებსაც სურთ ჩაღრმავება მონაცემები ანალიზი ან სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენება (და დეველოპერების მიერ, რომლებიც მიმართავენ მონაცემთა მეცნიერება ) უამრავია პითონის სამეცნიერო პაკეტები ამისთვის მონაცემები ვიზუალიზაცია, მანქანათმცოდნეობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება, კომპლექსი მონაცემები ანალიზი და სხვა.