Բովանդակություն:

Ի՞նչ հմտություններ են անհրաժեշտ տվյալների գիտնական լինելու համար:
Ի՞նչ հմտություններ են անհրաժեշտ տվյալների գիտնական լինելու համար:

Video: Ի՞նչ հմտություններ են անհրաժեշտ տվյալների գիտնական լինելու համար:

Video: Ի՞նչ հմտություններ են անհրաժեշտ տվյալների գիտնական լինելու համար:
Video: Տղամարդու 4 գաղտնիք, որ յուրաքանչյուր կին պետք է իմանա 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Տվյալների գիտության 8 հմտություններ, որոնք ձեզ կընդունեն աշխատանքի

  • Ծրագրավորում Հմտություններ .
  • Վիճակագրություն.
  • Մեքենայի ուսուցում.
  • Բազմփոփոխական հաշվարկ և գծային հանրահաշիվ:
  • Տվյալներ Վիճաբանություն.
  • Տվյալներ Վիզուալիզացիա և հաղորդակցություն:
  • Ծրագրային ապահովման ճարտարագիտություն.
  • Տվյալներ Ինտուիցիա.

Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել՝ ի՞նչ հմտություններ են պահանջվում տվյալների գիտաշխատող լինելու համար։

Տեխնիկական հմտություններ՝ համակարգչային գիտություն

  • Python կոդավորում. Python-ը ամենատարածված կոդավորման լեզուն է, որը սովորաբար պահանջվում է տվյալների գիտության դերերում՝ Java-ի, Perl-ի կամ C/C++-ի հետ մեկտեղ:
  • Hadoop հարթակ.
  • SQL տվյալների բազա/կոդավորում:
  • Apache Spark.
  • Մեքենայի ուսուցում և AI.
  • Տվյալների պատկերացում.
  • Չկառուցված տվյալներ.

Բացի վերը նշվածից, կոդավորումը անհրաժեշտ է տվյալների գիտնականի համար: Տվյալների գիտնականներ սովորաբար ունեն Ph. D. կամ մագիստրատուրա վիճակագրության, համակարգչային մասնագիտության մեջ գիտ կամ ինժեներական. Ծրագրավորում : Դու կարիք գիտելիքներ ունենալ ծրագրավորում Լեզուներ, ինչպիսիք են Python-ը, Perl-ը, C/C++-ը, SQL-ը և Java-ն, ընդ որում Python-ը ամենատարածվածն է կոդավորումը լեզու պահանջվում է տվյալների գիտության մեջ դերեր.

Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե ինչ է տվյալների գիտության հմտությունները:

Տվյալների գիտնականներ ակնկալվում է իմանալ շատ-մեքենայական ուսուցում, համակարգիչ գիտ վիճակագրություն, մաթեմատիկա, տվյալները վիզուալիզացիա, հաղորդակցություն և խորը ուսուցում: Ես նայեցի գեներալին տվյալների գիտության հմտություններ և առանձին լեզուներով և գործիքներով:

Ի՞նչն է դարձնում տվյալների գիտնականը:

«Առավել ընդհանուր առմամբ, ա տվյալների գիտնական մեկն է, ով գիտի, թե ինչպես իմաստ հանել և մեկնաբանել տվյալները , որը պահանջում է և՛ գործիքներ, և՛ մեթոդներ վիճակագրությունից և մեքենայական ուսուցումից, ինչպես նաև մարդ լինելուց: Նա շատ ժամանակ է ծախսում հավաքելու, մաքրելու և խմելու գործընթացում տվյալները , որովհետեւ տվյալները երբեք մաքուր չէ:

Խորհուրդ ենք տալիս: