Utbildning

Datavetenskap, en nybörjarguide för att bli datavetare

Datavetenskap

Ser du fram emot att lära dig om datavetenskap?

Är du villig att få yrkesutbildning eller certifikat inom detta område?

Vill du se till att du är väl medveten om de fördelar det kan ge för företagen?

Oavsett orsakerna bakom dig för att söka efter informationen inom datavetenskapen, har du det perfekta stället att få alla dina frågor besvarade.

Vad är datavetenskap?

Datavetenskapen definieras som en tvärvetenskaplig studie som använder sig av vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att ta fram användbar information, oavsett om data är strukturerade eller inte. När vi talar om datavetenskap hänvisar vi i princip till villkoren för data mining och big data också. Fram till 2010 fanns det ingen existens av begreppet datavetenskap, men eftersom villkoren för big data och data mining utvecklades, begreppet data science också myntades.

Vem är en datavetare?

Ursprungligen fanns det en vag karriäröversikt av datavetenskapsmannen, men när den kom till praktiken blev en datavetenskaps karriär ett mycket efterlängtat jobb i företagen och de professionellt skickliga människorna, som visste hur de skulle hantera datavetenskapen, var hög efterfrågan.

Idag vet alla stora företag att de behöver korrekt datavetare i sina team, eller de kan helt enkelt lägga ut en professionellt utbildad verksamhet och få all dataanalys och datastrukturering gjort av honom. Dessa datavetare är som en del av varje organisation idag, eftersom mängden data ökar kraftigt och vissa engagerade personer är skyldiga att ta hand om den.

Eftersom datavetenskapen säkert kallas en nästa nivå av konstgjord intelligens, kräver den därför inte de grundläggande färdigheterna för data mining och programmering, utan snarare ber de professionella att gå avancerade i sina färdigheter för dataanalys och ge ett stort spektrum data strukturanalys för företagen. Dessutom är datavetenskapsprocessen en cyklisk process som fortsätter att komma in i en eller annan fas från tid till annan och datavetaren måste vara tillräckligt flexibel, i sina färdigheter, att han kan ta hand om alla dessa faser och händelser som är relevanta för data när som helst.

Hur blir man en datavetare?

Eftersom det finns mycket efterfrågan från datavetenskapsmännen i branschen, kommer folket fram emot att bli experter på detta område. De är nu enkelt lära datavetenskap med hjälp av de korta onlinekurser erbjuder dessa kurser även certifikat efter avslutad och till och med hjälp med att få några riktigt bra jobb i fältet. Så om du planerar att bli en professionell inom detta område, registrera dig på någon pålitlig webbplats inom detta område och bli en datavetare idag.

Varför bli datavetare?

Om du fortfarande inte är medveten om en datavetenskaps karriär måste du titta på den här statistiken. The Glassdoor har rankat datavetenskapens jobb, för att vara det bästa jobbet i Amerika. Å andra sidan har LinkedIn förklarat att datavetarjobbet är ett av de mest lovande jobben för år 2018-19.

Vad kan datavetenskapskarriären erbjuda dig?

Eftersom data finns överallt och alltid växer ut, kan behovet av datavetenskap aldrig förbises. Även om den stora termen för datahantering inbegriper alla områdena data mining, dataprogrammering och dataanalys, krävs dock de professionella med mångfald kompetens och färdigheter för att bearbeta och hantera dessa data. Om du är i det här fältet är det följande karriärer du letar upp till.

  • Datavetenskapare

En datavetare är skyldig att undersöka och analysera de data som finns i verksamheten och han kan bryta den, rengöra den och sedan presentera den på ett välorganiserat sätt, de data som tidigare var i ostrukturerad form. Datavetaren kan hantera uppgifterna och sedan analysera dem för att producera välstrukturerade och strategiskt säkra datastrukturer. Följande är de färdigheter som krävs av datavetare när de arbetar i en viss miljö.

  • Programmeringsfärdigheter (SAS, R, Python),
  • Statistiska och matematiska färdigheter
  • Berättelser och datavisualisering
  • SQL och maskininlärning
  • Data Analyst

En dataanalytiker är också en mycket ansvarsfull och integrerad del av dataorganisationen. Dataanalytikern fungerar som en bro mellan dataforskarens gap och företagets krav. En dataanalytiker analyserar och organiserar data på ett sådant sätt att de är i en mycket presentabel form och kan organiseras väl, på ett sätt som affärsstrategierna kan matcha med dem. Med enkla ord gör en dataanalytiker informationen läsbar för alla andra parter i branschen och svarar på deras frågor som är relevanta för den. Här är de nödvändiga färdigheterna.

  • Programmeringsfärdigheter (SAS, R, Python)
  • statistiska och matematiska färdigheter
  • data wrangling
  • datavisualisering
  • Dataingenjör

en datatekniker är en person som analyserar exponentiellt ökande mängd data och de snabbt föränderliga uppgifterna på ett sådant sätt att allt hans fokus är på utveckling, distribution och hantering av data så att det kan ges till dataanalytiker i bra form. De typiska färdigheter som krävs av en dataingenjör innebär följande.

  • Programmeringsspråk (Java, Scala)
  • NoSQL-databaser (MongoDB, Cassandra DB)
  • ramverk (Apache Hadoop)

Tillsammans kan dessa tre datahanterande proffs leverera bästa möjliga resultat som definitivt skulle ge en positiv och bättre förändring i organisationen. så om du vill bedriva en karriär inom datavetenskapsområdet kan dessa tre fält vara ett av dina högt förväntade. Vi önskar er all lycka till ditt karriärval.

Om författaren

blank

Redaktion

Lägg till kommentar

Klicka här för att skriva en kommentar