Науката за данни е интердисциплинарна област от научни методи, обработващи алгоритми и системи за извличане на знания или прозрения от данни в различни форми, структурирани или неструктурирани, подобно на извличането на данни. Big Data Analytics или Data Science е много често срещан термин в ИТ индустрията, защото всеки знае, че това е някакъв моден термин, който ще ни помогне да се справим с огромното количество данни, които генерираме в наши дни. Нека разберем какви са необходимите умения:

Науката за данни е мултидисциплинарна област, която съчетава статистическа компютърна наука и опит в областта, за да извлече прозрения и знания от данните. Уменията, необходими за науката за данни, могат да бъдат широко класифицирани като експертиза в областта на техническите умения и меки умения.

урок по микроуслуги

1. Технически умения:
   Науката за данни изисква владеене на езици за програмиране като Python или R инструменти за визуализация на данни като Tableau или Power BI бази данни като SQL и алгоритми за машинно обучение. Учените по данни трябва да имат солидно разбиране за манипулиране на данни и техники за анализ, включително трансформация за почистване на данни и инженеринг на функции.
2. Експертиза в областта:
   Учените по данни трябва да имат разбиране за бизнес домейна, в който работят. Например учен по данни в здравеопазването трябва да има познания по медицинска терминология и работни процеси в здравеопазването. По същия начин специалистът по данни във финансите трябва да има разбиране за финансови инструменти и пазари.
3. Меки умения:
   Меки умения като сътрудничество в комуникацията и решаване на проблеми са от съществено значение за успешния учен по данни. Учените по данни трябва да могат да съобщават сложни технически концепции на нетехнически заинтересовани страни по ясен и стегнат начин. Те също така трябва да могат да работят съвместно в екипна среда и да имат силни умения за решаване на проблеми, за да идентифицират и решават сложни проблеми.

В обобщение, науката за данни изисква технически познания в програмните езици, анализ на данни и алгоритми за машинно обучение, експертен опит в съответната област и силни меки умения, като комуникационно сътрудничество и решаване на проблеми. Добре закръглен специалист по данни с опит в тези области може да извлече прозрения и знания от данните и да стимулира бизнес стойността.

Науката за данни е интердисциплинарна област, която включва използването на статистически и изчислителни техники за извличане на прозрения от данните. Някои от ключовите умения, необходими за кариера в науката за данни, включват:

Умения за програмиране:владеенето на един или повече езици за програмиране като Python R или SQL е от съществено значение за работа с данни.Статистика и вероятност:разбирането на статистически концепции като тестване на хипотези за вероятностни разпределения и регресионен анализ е необходимо за анализ на данни и моделиране.Машинно обучение:познаването на алгоритми за машинно обучение и техники за изграждане на прогнозни модели е от решаващо значение за науката за данни.Конфликт на данни:способността за чисто организиране и манипулиране на големи масиви от данни е важно умение за подготовка на данни.Визуализация на данни: способността за създаване на ясни и ефективни визуализации на данни е важна за предаване на прозрения и открития на другите.Комуникативни умения:способността да се обясняват сложни концепции за данни на нетехнически заинтересовани страни е от решаващо значение за науката за данните.

Познаване на домейна: разбирането на конкретната индустрия или бизнес контекст, в който се анализират данните, е важно за тълкуването и прилагането на генерираните прозрения.

какво е $home linux