DATU ZINĀTNE vs ANALĪTIKA vs IEGUVE:

By | marts 15, 2022

Datu zinātne, ieguve un analīze pašlaik ir pieprasītākās jomas nozarē. Reālās pasaules pieredzes un precīzu prasmju kopumu apvienošana var būt izdevīga, lai jūs varētu sasniegt karjeru šajās trīs jomās, kas ir aktuālas.

Kas ir datu zinātne?

Tas attiecas uz lielajiem datiem, kas ietver arī datu tīrīšanu, datu analīzi un to sagatavošanu. Datus no vairākiem avotiem apkopo datu zinātnieks, kurš izmanto noskaņojuma analīzi, mašīnmācīšanos un paredzamo analīzi, lai no apkopotajām datu kopām tiktu iegūta svarīga informācija. Viņi cenšas to saprast no biznesa attieksmes un sniedz precīzu ieskatu un prognozes, kas tiek izmantotas svarīgu biznesa lēmumu pieņemšanai.

Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai kļūtu par datu zinātnieku?

Lai veidotu karjeru šajā jomā, ir jābūt efektīvām prasmēm šajās trīs nodaļās: programmēšana, domēna zināšanas un analītika. Programmēšanā jums ir jābūt spēcīgām zināšanām Python, R, Scala, Julia un Java. Jums ir jāspēj saprast vairākas analītiskas problēmas. Izmantojot SQL, jums ir jābūt praktiskai pieredzei. Un īsas zināšanas mašīnmācībā.

Kas ir datu analīze?

Kopu izpētes process, lai ar programmatūras un specializētu sistēmu palīdzību secinātu, kāda informācija tiem ir. Šīs metodes un tehnoloģijas tiek plaši izmantotas komerciālajās nozarēs, kas ļauj visām organizācijām pieņemt pārdomātākus lēmumus uzņēmējdarbībā. Datu analītiķis var vizualizēt un veikt aprakstošu statistiku. Viņiem ir jābūt pamata izpratnei par statistiku, precīzai izpratnei par datubāzēm, jāspēj radīt jaunus skatus un atpazīt datus, lai skatītu datus. Datu analīze tiek uzskatīta par primāro līmeni:

Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai kļūtu par datu analīzi?

Datu analītiķim ir jāspēj uztvert noteiktu tēmu vai jautājumu un aprakstīt datu izskatu un parādīt šos datus ieinteresētajām personām uzņēmumā. Šīs četras prasmes ir obligātas, ja vēlaties kļūt par datu analītiķi:

  • Teicama Python un R izpratne:

  • Datu strīds:

  • Izpratne par PIG / HIVE:

  • Īsas zināšanas matemātiskajā statistikā:

Kas ir datu ieguve?

Informācijas vākšanas process no lielām nezināmām un neatšifrējamām datu bāzēm un šīs informācijas izmantošana biznesa lēmumu pieņemšanai. Datu ieguves pamatmērķis ir iegūt informāciju no dažādām datu kopām un pārveidot to saprotamā un pareizā struktūrā turpmākai lietošanai. To var saukt arī par citu jomu konverģenci, piemēram, mašīnmācību, modeļu atpazīšanu, statistikas pētījumiem, datu vizualizāciju utt. Šo procesu izmanto mašīnmācīšanās eksperti un datu zinātnieki, lai pārveidotu datu kopas par kaut ko noderīgu.

Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai kļūtu par datu ieguves speciālistu?

Lai kļūtu par kalnrūpniecības speciālistu, ir jābūt unikālai biznesa, starppersonu un tehnoloģisko prasmju kombinācijai. Lai kļūtu par kalnrūpniecības meistaru, jums jāapgūst šādas jomas:

  • Laba pieredze operētājsistēmā, galvenokārt LINUX:

  • Jāpārzina daži no šiem datu analīzes rīkiem, piemēram, SAS, Hadoop, SQL un NoSQL:

  • Pieredze ar Python, Peri un Java.

Atbildēt

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta.