მჭირდება დიპლომი, რომ გავხდე მონაცემთა მეცნიერი?
მჭირდება დიპლომი, რომ გავხდე მონაცემთა მეცნიერი?

ვიდეო: მჭირდება დიპლომი, რომ გავხდე მონაცემთა მეცნიერი?

ვიდეო: მჭირდება დიპლომი, რომ გავხდე მონაცემთა მეცნიერი?
ვიდეო: Do You Need a Master's Degree to Become a Data Scientist? This is the Truth!!! 2024, ნოემბერი
Anonim

რომ გახდი მონაცემთა მეცნიერი , შეგიძლიათ მიიღოთ ბაკალავრის ხარისხი ხარისხი კომპიუტერში მეცნიერება , სოციალური მეცნიერებები, ფიზიკის მეცნიერებები და სტატისტიკა. სიმართლე ისაა, რომ უმეტესობა მონაცემთა მეცნიერები აქვს მაგისტრატურა ხარისხი ან დოქტორი და ისინი ასევე ატარებენ ონლაინ ტრენინგს, რათა ისწავლონ სპეციალური უნარი, როგორიცაა Hadoop-ის ან Big-ის გამოყენება მონაცემები გამოკითხვა.

ამ გზით, რა სახის ხარისხი გჭირდებათ მონაცემთა მეცნიერი?

არსებობს სამი ზოგადი ნაბიჯი, რომ გახდე ა მონაცემთა მეცნიერი : მიიღე ბაკალავრის ხარისხი ხარისხი IT-ში, კომპიუტერში მეცნიერება მათემატიკა, ფიზიკა ან სხვა დაკავშირებული სფერო; იშოვე amaster ხარისხი in მონაცემები ან მასთან დაკავშირებული სფერო; დარგში გამოცდილების მიღება შენ აპირებენ მუშაობას (მაგ: ჯანდაცვა, ფიზიკა, ბიზნესი).

ანალოგიურად, რა ნაბიჯებია გადადგმული, რომ გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი? აქ მოცემულია ათი ნაბიჯი, რომელიც უნდა გაიაროთ თქვენს გზაზე, რომ გახდეთ ატატა მეცნიერი!

  1. განავითარეთ უნარები ალგებრაში, სტატისტიკაში და ML.
  2. ისწავლეთ (დიდი) მონაცემების სიყვარული.
  3. ისწავლეთ კოდირება.
  4. ოსტატი მონაცემთა Munging, ვიზუალიზაცია, და ანგარიში.
  5. იმუშავეთ რეალურ პროექტებზე.
  6. ეძებეთ ცოდნა ყველგან.
  7. კომუნიკაციის უნარი.
  8. კონკურენცია.

ასევე, შეგიძლიათ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი დოქტორის გარეშე?

შენ არ სჭირდება ა დოქტორი ! Შენ შეგიძლია იყავი საოცარი მონაცემთა მეცნიერი არსებული მეთოდების გამოყენებით პრობლემების გადასაჭრელად მონაცემთა მეცნიერება . შენ არ სჭირდება ა დოქტორი იყო კარგი "განმცხადებელი" მონაცემთა მეცნიერი . კვლევა მოითხოვს უნარებს სამეცნიერო მუშაობისთვის შენ სწავლის დროს ა დოქტორი.

რთულია მონაცემთა მეცნიერება?

თუმცა, არც თუ ისე ბევრი მათგანი ხდება მონაცემთა მეცნიერები ყველაფრის შემდეგ. რადგან სწავლა მონაცემთა მეცნიერება არის მძიმე .ეს კომბინაციაა მძიმე უნარები (როგორიცაა პითონის და SQL-ის სწავლა) და რბილი უნარები (როგორიცაა ბიზნეს უნარები ან კომუნიკაციის უნარები) და სხვა.

გირჩევთ: