il Futuro per la scienza dei dati
Negli ultimi anni tecnologie integrate con molte imprese, che ha modellato le nuove professioni, che sono diventati molto popolari nel mercato. Una di queste aree è Data Science: specialisti in questo campo ora a ruba, e non invano, perché sono ogni giorno decidono di attività, volte a migliorare il business e, di conseguenza, aumentare i suoi profitti. E questi artigiani sono sempre necessari. Ma di cosa si occupano gli esperti di Data Science, e quali competenze devono avere?
Va subito notato che sotto il Data Science le aziende intendono cose diverse. Ad esempio, in una organizzazione così lo specialista si occupa di creazione di nuovi algoritmi di apprendimento automatico, che richiede una buona conoscenza di metodi matematici. Di solito, si tratta in questo caso di tratta di società scientifiche e laboratori di ricerca.
In un altro posto gli esperti di Data Science si occupano di analisi avanzata dei dati. Esso comprende analisi di business, lo sviluppo di nuovi modelli, test e «rodato» nuove funzionalità in ambiente. Così un dipendente è responsabile della sua attività, dalla progettazione alla suo effetto diretto sul business. Nel settore IT di un simile approccio è chiamato «full-stack». A volte Data Scientist si occupa solo del trattamento dei dati e la compilazione dei modelli, tutto dipende da una specifica azienda, la sua attività e compiti.
Data Scientist’s ora molto richiesti sul mercato
Come regola generale, gli esperti del settore hanno una buona conoscenza nel campo della matematica e anche di sviluppo del software. Cioè, i programmatori e gli scienziati nel campo della matematica. Tuttavia, in Data Science sono importanti anche le competenze di business: specialista dovrebbe conoscere i processi di business, capire i problemi del cliente, formando sulla base del loro compito e il modo migliore per risolverlo.
Data Science comprende diversi settori
Quindi l'analisi è importante a capire come funziona il business, che problema si risolve, e come può aiutare a diventare ancora più efficiente. E poi provare le loro abilità su grandi array di dati. Altrimenti, è possibile evitare errori: ad esempio, se il lavoratore ha una buona conoscenza profonda di apprendimento, questo non significa che è necessario applicare questo metodo in ogni caso. Spesso il problema è risolto più facile, e una buona Data Scientist può vedere tutti i modi di risolverlo e scegliere il migliore.
In questo lavoro Data Scientist'e indissolubilmente legato a machine learning. Si tratta di matrici di dati, trova nuovi legami e modelli, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, e costruisce modelli. Il modello nella sua essenza è un algoritmo che è possibile utilizzare per risolvere le sfide di business.
A titolo di esempio, gli algoritmi che utilizzano i servizi di taxi che di prevedere la domanda. O navigatore, capace di costruire la migliore percorso per evitare ingorghi. Per realizzare tutto questo, è necessario elaborare grandi volumi di dati e di costruire modelli, di cui si occupa la Data Scientist. Lo stesso vale per i motori di ricerca, assistenti vocali e di raccomandazione servizi — senza la scienza dei dati che semplicemente non sarebbe in grado di esistere.
Tutti i social network esistono grazie Data Science
Molti vanno in questa zona con una formazione universitaria, tuttavia, nonostante il fatto che esso dà veramente fondamentali di conoscenza, spesso strappato dalla pratica. Ciò vale in particolare per i legamenti IT e di business. L'opzione migliore — imparare Data Science coloro che già lavora in questo settore e di imparare dalla loro esperienza. Seguire le tendenze e partecipare a progetti reali, e non solo ha studiato la teoria e gli studenti di matematica. Tutto questo è possibile ottenere uno speciale , che insegnano i dipendenti della società EORA, «Yandex.Zen» e altre personalità di spicco del settore con anni di esperienza.
Nell'ambito del corso vi insegnerà le basi della programmazione in Python e l'analisi dei dati, la matematica e le statistiche per Data Science, Data Engineering e altre discipline. Ma la cosa importante — si sarà in grado di elaborare quelle competenze necessarie, che hanno bisogno di un buon esperto in questo campo — per capire come funziona la scienza dei dati, e come cambia il business meglio (soft skills).
la Parte del programma del corso in Data Science in Skillbox
Inoltre, tutti i casi sono stati progettati sulla base di compiti reali, in pratica, Data Science, cioè in uscita si avrà un il repository git, che si sarà in grado di mostrare un datore di lavoro. E vi aiuteranno in questo istruttori professionali e speciali attrezzature per il fitness di machine learning. In futuro si sarà in grado di lavorare in qualsiasi piaciuto settore — da retail e viaggi di medicina e anche sport. Gli esperti secondo momento ha bisogno di tutti.
è possibile Imparare da zero — la cosa principale è avere il desiderio di imparare e crescere. La direzionedavvero molto promettente: non per niente è in 1 posizione nella classifica delle professioni più popolari al 2020.
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