Talaan ng mga Nilalaman:

Anong mga kasanayan ang kailangan upang maging isang data scientist?
Anong mga kasanayan ang kailangan upang maging isang data scientist?

Video: Anong mga kasanayan ang kailangan upang maging isang data scientist?

Video: Anong mga kasanayan ang kailangan upang maging isang data scientist?
Video: day in the life of a data analyst | josh tongol 2024, Nobyembre
Anonim

Ang 8 Mga Kasanayan sa Data Science na Makakatanggap sa Iyo

  • Programming Mga kasanayan .
  • Mga istatistika.
  • Machine Learning.
  • Multivariable Calculus at Linear Algebra.
  • Data Nag-aaway.
  • Data Visualization at Komunikasyon.
  • Software engineering.
  • Data Intuwisyon.

Kasunod nito, maaari ring magtanong, anong mga kasanayan ang kinakailangan upang maging isang data scientist?

Mga Kasanayang Teknikal: Computer Science

  • Python Coding. Ang Python ay ang pinakakaraniwang coding na wika na karaniwang nakikita kong kinakailangan sa mga tungkulin sa agham ng data, kasama ang Java, Perl, o C/C++.
  • Platform ng Hadoop.
  • SQL Database/Coding.
  • Apache Spark.
  • Machine Learning at AI.
  • Visualization ng Data.
  • Hindi nakabalangkas na data.

Bukod sa itaas, kailangan ba ang coding para sa data scientist? Data scientist karaniwang may Ph. D. o Master's Degree sa istatistika, computer agham o engineering. Programming : Ikaw kailangan upang magkaroon ng kaalaman sa programming mga wika tulad ng Python, Perl, C/C++, SQL, atJava-na ang Python ang pinakakaraniwan coding wika kinakailangan sa data science mga tungkulin.

Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang mga kasanayan sa agham ng data?

Data scientist ay inaasahang maraming alam- machine learning, computer agham , istatistika, matematika, datos visualization, komunikasyon, at deep learning. Napatingin ako kay general mga kasanayan sa data science at sa mga partikular na wika at kasangkapan nang hiwalay.

Ano ang ginagawa ng isang data scientist?

“Sa pangkalahatan, a data scientist ay isang taong marunong kunin ang kahulugan at bigyang kahulugan datos , na nangangailangan ng parehong mga tool at pamamaraan mula sa mga istatistika at machine learning, pati na rin ang pagiging tao. Siya ay gumugugol ng maraming oras sa proseso ng pagkolekta, paglilinis, at pagmumunggo datos , dahil datos ay hindi kailanman malinis.

Inirerekumendang: