Data Science: что это такое?

Data Science: что это такое?

14.02.20 00:51 25 5086

Data Science - это наука о методиках анализа данных и извлечения из них знаний, а также ценной информации. Основными задачами специалиста в области  Data Science являются:

  • Выявление проблем с анализом данных, которые открывают перед организацией самые большие возможности.
  • Определение правильных наборов данных и переменных.
  • Сбор больших наборов структурированных и неструктурированных данных из разрозненных источников.
  • Очистка и проверка данных для обеспечения точности, полноты и однородности.
  • Разработка и применение моделей и алгоритмов для майнинга хранилищ больших данных.
  • Анализ данных для выявления закономерностей и тенденций.
  • Интерпретация данных, чтобы найти решения и возможности.
  • Передача результатов заинтересованным сторонам с использованием визуализации и других средств.

Далее, мы более детально рассмотрим основные обязанности специалиста по анализу данным. Ну а расскажет нам об этом сотрудник школы "SkillFactory", в которой непосредственно можно пройти обучение data science с нуля онлайн.

Обязанности специалиста по Data Science:

В целом, специалист по данным - это тот, кто знает, как извлечь значение и интерпретировать данные. Для этого нужны как инструменты, так и методы из статистики и машинного обучения, а также человек. Он тратит много времени на сбор, очистку и копирование данных, потому что данные никогда не очищаются. Этот процесс требует навыков настойчивости, статистики и разработки программного обеспечения - навыков, которые также необходимы для понимания смещений в данных и для отладки вывода журнала из кода.

Как только она получает данные в нужной форме, важной частью является исследовательский анализ данных, который сочетает в себе визуализацию и смысл данных. Он найдет шаблоны, модели построения и алгоритмы - некоторые с намерением понять использование продукта и общее состояние продукта, а другие послужат прототипами, которые в конечном итоге попадут обратно в продукт. Он может разрабатывать эксперименты, и является важной частью принятия решений на основе данных. Он будет общаться с членами команды, инженерами и руководством на понятном языке.

Как стать специалистом в области анализа данных?

Специалисты по Data Science должен иметь хорошие познания в области математики или статистики. Естественное любопытство также важно, как и творческое и критическое мышление. Что вы можете сделать со всеми данными? Какие скрытые возможности скрыты внутри? У вас должно быть умение соединять точки и желание искать ответы на вопросы, которые еще не задавались, если вы хотите полностью раскрыть потенциал данных.

Специалисты по данным также высокообразованны. Согласно отраслевому ресурсу KDnuggets, 88 % аналитиков имеют степень магистра, а 46 % - доктора наук.

Они также должны иметь некоторый опыт в компьютерном программировании, чтобы иметь возможность разрабатывать модели и алгоритмы, необходимые для добычи хранилищ больших данных. Python и R - две основные среды программирования, которые нужны для Data Science.

Он также должен быть в состоянии донести сложные идеи до нетехнических заинтересованных сторон так, чтобы они могли их легко понять. Программные средства для науки о данных могут помочь ему визуализировать свои выводы, но специалисту по данным также понадобятся навыки устного общения.

Автор: УкрЗахідІнформ .
ОЦІНИТИ НОВИНУ
5 (голосів: 2)
Наступна новина: Влияние смартфонов на ...

КОМЕНТАРІ

аватар країна
f_double_d - 14.02.20

мысли здравые, но тяжело читать, не знаю почему.

аватар країна
lucky1234567 - 14.02.20

щось в цьому є, безумовно

аватар країна
bbken - 14.02.20

Шикарно, додаю в закладки

аватар країна
bitckoin11 - 14.02.20

мудро

аватар країна
Mann9984 - 14.02.20

хороший розповідь, все розкладено по полицях

аватар країна
StefanMinsk - 14.02.20

Всем привет. Понравился пост, ставлю 5 баллов.

аватар країна
Mur38 - 14.02.20

ИМХО смысл раскрыт от А, до Я, автор выжал всё что можно, за что ему респект!

аватар країна
ruslanqoon - 14.02.20

супер оригинально

аватар країна
Someonespecial2 - 14.02.20

Очень познавательно. Спасибо.

аватар країна
sleepingdead - 14.02.20

Изумительно!

аватар країна
Pablo777Eskobar - 14.02.20

Только золотые руки могли набить такой прикольный материал

аватар країна
cBepx - 14.02.20

Блог супер, побільше б таких!

аватар країна
XIMIK_24 - 14.02.20

мудро

аватар країна
Slideskull - 14.02.20

І правда креатив ... супер!

аватар країна
A_Tebya_ebet - 14.02.20

Супер-пупер!

аватар країна
allstarz - 14.02.20

Тільки золоті руки могли набити такий прикольний матеріал

аватар країна
AugustWeismann - 14.02.20

Все чітко і по справі. Добре написано, дякую.

аватар країна
Erunesuto - 14.02.20

И правда креатив...супер!

аватар країна
UberDealer - 14.02.20

Все чітко і по справі. Добре написано, дякую.

аватар країна
Ilya8960 - 14.02.20

чего тока не придумают...

аватар країна
Malefikarus - 14.02.20

подкупила искренность статьи

аватар країна
lohadka - 14.02.20

Стаття неоднозначна - не можна кидатися в крайності.

аватар країна
mrGudvin - 14.02.20

Спасибо огромное!

аватар країна
SAM_POSEBE - 14.02.20

Чтож, статья интересная. Давайте подисскутируем…

аватар країна
ARCHI93 - 14.02.20

я уже писала об этом в своем блоге