Образование

Наука о данных, руководство для начинающих стать специалистом по данным

Научные исследования данных

Вы с нетерпением ждете изучения науки о данных?

Вы хотите получить профессиональное образование или сертификат в этой области?

Вы хотите убедиться, что хорошо осведомлены о преимуществах, которые он может дать предприятиям?

Что ж, какими бы ни были причины, по которым вам приходится искать подробности в науке о данных, у вас есть идеальное место для ответа на все ваши запросы.

Что такое наука о данных?

Наука данных определяется как междисциплинарное исследование, которое использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения полезной информации, независимо от того, структурированы данные или нет. Когда мы говорим о науке о данных, мы в основном имеем в виду термины интеллектуального анализа данных и больших данных. Вплоть до 2010 года не существовало понятия науки о данных, но по мере развития терминов больших данных и интеллектуального анализа данных также вводился термин наука о данных.

Кто такой специалист по данным?

Изначально у исследователя данных был смутный план карьеры, но с практикой карьера ученого стала весьма ожидаемой работой в бизнесе, и профессионально квалифицированные люди, которые знали, как обращаться с наукой о данных, были высокий спрос.

Сегодня все крупные компании знают, что им нужен надлежащий специалист по данным в своих командах, или они могут просто нанять профессионально подготовленного специалиста и получить от него весь анализ данных и структурирование данных. Эти ученые, работающие с данными, сегодня являются неотъемлемой частью каждой организации, так как объем данных значительно увеличивается, и некоторые специальные люди обязаны позаботиться об этом.

Поскольку науку о данных смело называют следующим уровнем искусственного интеллекта, поэтому она не требует базовых навыков интеллектуального анализа данных и программирования, а требует от специалистов повышения квалификации в области анализа данных и предоставления большого спектра данных. структурный анализ для бизнеса. Кроме того, процесс обработки данных является циклическим процессом, который время от времени входит в ту или иную фазу, и ученый должен быть достаточно гибким в своих навыках, чтобы он мог позаботиться обо всех этих фазах и событиях, имеющих отношение к данные в любое время.

Как стать специалистом по данным?

Поскольку в отрасли существует большой спрос на специалистов по данным, люди становятся экспертами в этой области. Теперь они могут легко изучать науку о данных с помощью коротких онлайн-курсов эти курсы также предоставляют сертификаты об окончании и даже помогают получить действительно хорошую работу в этой области. Итак, если вы планируете стать профессионалом в этой области, зарегистрируйтесь на каком-нибудь надежном веб-сайте в этой области и станьте специалистом по данным сегодня.

Зачем становиться ученым данных?

Если вы все еще не знаете, как работает ученый, вам нужно посмотреть на эту статистику. Glassdoor оценил работу ученого данных, чтобы быть работой номер один в Америке. С другой стороны, LinkedIn заявил, что работа в области сбора данных является одной из самых многообещающих в 2018-19 годах.

Что может предложить вам карьера в области данных?

Поскольку данные повсюду и также постоянно расширяются, необходимость в науке о данных никогда нельзя упускать из виду. Хотя обширный срок управления данными включает в себя все области интеллектуального анализа данных, программирования данных и анализа данных, тем не менее, для обработки и управления этими данными требуются профессионалы с разнообразными знаниями и навыками. Если вы находитесь в этой области, это следующие профессии, на которые стоит обратить внимание.

  • Данные ученых

Специалист по данным обязан исследовать и анализировать данные, которые присутствуют в бизнесе, и он может их добывать, очищать и затем представлять в хорошо организованной форме, данные, которые ранее были в неструктурированной форме. Исследователь данных может управлять данными и затем анализировать их, чтобы получить хорошо структурированные и стратегически выстроенные структуры данных. Ниже приведены навыки, которые требуются ученым, когда они работают в определенной среде.

  • Навыки программирования (SAS, R, Python),
  • Статистические и математические навыки
  • Рассказывание историй и визуализация данных
  • SQL и машинное обучение
  • По анализу данных

Аналитик данных также является очень ответственной и неотъемлемой частью организации данных. Аналитик данных работает как мост между разрывом ученого данных и бизнес-требованиями. Аналитик данных анализирует и систематизирует данные таким образом, чтобы они находились в форме с высокой степенью презентабельности и могли быть хорошо организованы таким образом, чтобы бизнес-стратегии могли соответствовать им. Проще говоря, аналитик данных делает данные доступными для чтения всем другим сторонам в бизнесе и отвечает на их относящиеся к ним запросы. Вот необходимые навыки.

  • Навыки программирования (SAS, R, Python)
  • статистические и математические навыки
  • спор данных
  • визуализация данных
  • Инженер данных

инженер данных - это человек, который анализирует экспоненциально увеличивающийся объем данных и быстро меняющихся данных таким образом, что все его внимание сосредоточено на разработке, развертывании и управлении данными, чтобы их можно было передать аналитику данных в хорошая фигура. Типичные навыки, требуемые инженером данных, включают следующее.

  • Языки программирования (Java, Scala)
  • Базы данных NoSQL (MongoDB, Cassandra DB)
  • рамки (Apache Hadoop)

Вместе эти три специалиста по управлению данными могут обеспечить наилучшие возможные результаты, которые определенно принесут позитивные и лучшие изменения в организацию. Итак, если вы хотите продолжить карьеру в области науки о данных, эти три области могут стать одной из ваших долгожданных. Мы желаем вам всего наилучшего в выборе профессии.

Об авторе

пустой

Сотрудники редакции

Добавить комментарий

Нажмите здесь, чтобы оставить комментарий