Kazalo:

Katere veščine so potrebne, da bi bil podatkovni znanstvenik?
Katere veščine so potrebne, da bi bil podatkovni znanstvenik?

Video: Katere veščine so potrebne, da bi bil podatkovni znanstvenik?

Video: Katere veščine so potrebne, da bi bil podatkovni znanstvenik?
Video: Сводные таблицы Excel с нуля до профи за полчаса + Дэшборды! | 1-ое Видео курса "Сводные Таблицы" 2024, November
Anonim

8 znanj o podatkih, s katerimi vas bodo zaposlili

  • Programiranje Spretnosti .
  • Statistika.
  • Strojno učenje.
  • Multivariabilni račun in linearna algebra.
  • Podatki Prepiranje.
  • Podatki Vizualizacija in komunikacija.
  • Programsko inženirstvo.
  • Podatki Intuicija.

Kasneje se lahko vprašamo tudi, katere veščine so potrebne, da bi bil podatkovni znanstvenik?

Tehnične veščine: računalništvo

  • Kodiranje Python. Python je najpogostejši kodirni jezik. Običajno se zahteva v vlogah podatkovne znanosti, skupaj z Javo, Perl ali C/C++.
  • Hadoop platforma.
  • Baza podatkov/kodiranje SQL.
  • Apache Spark.
  • Strojno učenje in umetna inteligenca.
  • Vizualizacija podatkov.
  • Nestrukturirani podatki.

Poleg zgoraj navedenega, ali je kodiranje potrebno za podatkovnega znanstvenika? Podatkovni znanstveniki ponavadi imajo doktorat. ali magisterij iz statistike, računalništvo znanost ali inženiring. Programiranje : ti potrebujejo imeti znanje o programiranje jeziki, kot so Python, Perl, C/C++, SQL in Java, pri čemer je Python najpogostejši kodiranje jezik potreben v znanosti o podatkih vloge.

Podobno se lahko vprašate, kaj so veščine podatkovne znanosti?

Podatkovni znanstveniki od njih se pričakuje, da znajo veliko- strojno učenje, računalnik znanost , statistika, matematika, podatkov vizualizacijo, komunikacijo in poglobljeno učenje. Pogledal sem generala veščine podatkovne znanosti in v določenih jezikih in orodjih ločeno.

Kaj naredi podatkovnega znanstvenika?

»Na splošno, a podatkovni znanstvenik je nekdo, ki zna izluščiti pomen in razlagati podatkov , ki zahteva orodja in metode iz statistike in strojnega učenja ter biti človek. Veliko časa porabi za zbiranje, čiščenje in mletje podatkov , Ker podatkov ni nikoli čist.

Priporočena: