Những kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-18 08:30

8 kỹ năng khoa học dữ liệu sẽ được bạn thuê

• Lập trình Kỹ năng .
• Số liệu thống kê.
• Học máy.
• Giải tích đa biến & Đại số tuyến tính.
• Dữ liệu Lượn lờ.
• Dữ liệu Trực quan & Giao tiếp.
• Kỹ thuật phần mềm.
• Dữ liệu Trực giác.

Sau đó, người ta cũng có thể hỏi, những kỹ năng nào cần có để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Kỹ năng kỹ thuật: Khoa học máy tính

• Mã hóa Python. Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất thường được yêu cầu trong các vai trò khoa học dữ liệu, cùng với Java, Perl hoặc C / C ++.
• Nền tảng Hadoop.
• Cơ sở dữ liệu SQL / Mã hóa.
• Apache Spark.
• Học máy và AI.
• Trực quan hóa dữ liệu.
• Dữ liệu phi cấu trúc.

Ngoài phần trên, mã hóa có cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu không? Các nhà khoa học dữ liệu thường có bằng Tiến sĩ. hoặc MasterDegree trong thống kê, máy tính khoa học hoặc kỹ thuật. Lập trình : Bạn nhu cầu có kiến thức về lập trình các ngôn ngữ như Python, Perl, C / C ++, SQL và Java-với Python là phổ biến nhất mã hóa ngôn ngữ yêu cầu trong khoa học dữ liệu các vai trò.

Tương tự, bạn có thể hỏi, kỹ năng khoa học dữ liệu là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu dự kiến sẽ biết nhiều- máy học, máy tính khoa học , thống kê, toán học, dữ liệu hình dung, giao tiếp và đào sâu. Tôi đã nhìn chung kỹ năng khoa học dữ liệu và các ngôn ngữ và công cụ cụ thể riêng biệt.

Điều gì tạo nên một nhà khoa học dữ liệu?

“Nói chung, một nhà khoa học dữ liệu issomeone, người biết cách rút ra ý nghĩa từ và giải thích dữ liệu , đòi hỏi cả công cụ và phương pháp từ thống kê và máy học, cũng như con người. Cô dành nhiều thời gian trong quá trình thu dọn, làm sạch và tẩm bột dữ liệu , tại vì dữ liệu không bao giờ sạch sẽ.