Სარჩევი:

რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი?
რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი?

ვიდეო: რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი?

ვიდეო: რა უნარებია საჭირო იმისათვის, რომ იყოთ მონაცემთა მეცნიერი?
ვიდეო: ეკჰარტ ტოლე - "აწმყოს ძალა" - აუდიო წიგნი - Audible Read Along 2024, ნოემბერი
Anonim

მონაცემთა მეცნიერების 8 უნარი, რომელიც დაგისაქმებთ

  • პროგრამირება უნარები .
  • სტატისტიკა.
  • მანქანათმცოდნეობა.
  • მრავალცვლადი კალკულუსი და ხაზოვანი ალგებრა.
  • მონაცემები ჩხუბი.
  • მონაცემები ვიზუალიზაცია და კომუნიკაცია.
  • პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია.
  • მონაცემები ინტუიცია.

შემდგომში შეიძლება ისიც იკითხოს, რა უნარებია საჭირო მონაცემთა მეცნიერი?

ტექნიკური უნარები: კომპიუტერული მეცნიერება

  • პითონის კოდირება. პითონი ყველაზე გავრცელებული კოდირების ენაა, როგორც წესი, საჭიროა მონაცემთა მეცნიერების როლებში Java, Perl ან C/C++-თან ერთად.
  • Hadoop პლატფორმა.
  • SQL მონაცემთა ბაზა/კოდირება.
  • აპაჩის ნაპერწკალი.
  • მანქანათმცოდნეობა და AI.
  • მონაცემთა ვიზუალიზაცია.
  • არასტრუქტურირებული მონაცემები.

გარდა ზემოაღნიშნულისა, საჭიროა თუ არა კოდირება მონაცემთა მეცნიერისთვის? მონაცემთა მეცნიერები ჩვეულებრივ აქვს დოქტორი. ან მაგისტრის ხარისხი სტატისტიკაში, კომპიუტერში მეცნიერება ან ინჟინერია. პროგრამირება : შენ საჭიროება რომ ჰქონდეს ცოდნა პროგრამირება ენები, როგორიცაა Python, Perl, C/C++, SQL და Java - პითონი ყველაზე გავრცელებულია კოდირება ენა საჭიროა მონაცემთა მეცნიერებაში როლები.

ანალოგიურად, თქვენ შეიძლება იკითხოთ, რა არის მონაცემთა მეცნიერების უნარები?

მონაცემთა მეცნიერები მოსალოდნელია იცოდეს ბევრი- მანქანათმცოდნეობა, კომპიუტერი მეცნიერება სტატისტიკა, მათემატიკა, მონაცემები ვიზუალიზაცია, კომუნიკაცია და ღრმა სწავლა. გენერალს გავხედე მონაცემთა მეცნიერების უნარები და ცალკეულ ენებსა და ხელსაწყოებს.

რა ხდის მონაცემთა მეცნიერს?

„უფრო ზოგადად, ა მონაცემთა მეცნიერი არის ის, ვინც იცის როგორ ამოიღოს მნიშვნელობა და ინტერპრეტაცია მონაცემები , რომელიც მოითხოვს როგორც ინსტრუმენტებს, ასევე მეთოდებს სტატისტიკისა და მანქანური სწავლისგან, ასევე ადამიანად ყოფნას. ის დიდ დროს ატარებს შეგროვების, გაწმენდისა და ჭურვის პროცესში მონაცემები , იმიტომ მონაცემები არასოდეს არის სუფთა.

გირჩევთ: