Nauka o danych to interdyscyplinarna dziedzina metod naukowych, przetwarza algorytmy i systemy w celu wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych w różnych formach, ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych, podobnych do eksploracji danych. Analityka Big Data lub nauka o danych to bardzo powszechny termin w branży IT, ponieważ wszyscy wiedzą, że jest to wymyślny termin, który pomoże nam uporać się z ogromną ilością danych, które obecnie generujemy. Dowiedzmy się, jakie są wymagane umiejętności:

Analiza danych to multidyscyplinarna dziedzina, która łączy informatykę statystyczną i wiedzę dziedzinową w celu wydobywania spostrzeżeń i wiedzy z danych. Umiejętności wymagane w nauce danych można ogólnie podzielić na wiedzę specjalistyczną w dziedzinie umiejętności technicznych i umiejętności miękkie.

gimp usuń znak wodny

1. Umiejętności techniczne:
   Analiza danych wymaga biegłości w językach programowania, takich jak narzędzia do wizualizacji danych w języku Python lub R, takie jak Tableau, lub bazy danych Power BI, takie jak SQL i algorytmy uczenia maszynowego. Analitycy danych powinni posiadać solidną wiedzę na temat technik manipulacji i analizy danych, w tym transformacji czyszczenia danych i inżynierii funkcji.
2. Wiedza domenowa:
   Analitycy danych powinni rozumieć dziedzinę biznesową, w której pracują. Na przykład analityk danych w opiece zdrowotnej powinien posiadać wiedzę na temat terminologii medycznej i przepływów pracy w opiece zdrowotnej. Podobnie analityk danych w dziedzinie finansów powinien rozumieć instrumenty finansowe i rynki.
3. Umiejętności miękkie:
   Umiejętności miękkie, takie jak współpraca komunikacyjna i rozwiązywanie problemów, są niezbędne dla skutecznego analityka danych. Analitycy zajmujący się danymi powinni być w stanie przekazywać złożone koncepcje techniczne zainteresowanym stronom nietechnicznym w jasny i zwięzły sposób. Powinni także umieć współpracować w środowisku zespołowym i posiadać silne umiejętności rozwiązywania problemów w celu identyfikowania i rozwiązywania złożonych problemów.

Podsumowując, nauka o danych wymaga biegłości technicznej w zakresie języków programowania, analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego, specjalistycznej wiedzy w odpowiedniej dziedzinie oraz silnych umiejętności miękkich, takich jak współpraca komunikacyjna i rozwiązywanie problemów. Wszechstronny analityk danych posiadający wiedzę specjalistyczną w tych obszarach może wydobywać spostrzeżenia i wiedzę z danych oraz zwiększać wartość biznesową.

Nauka o danych to interdyscyplinarna dziedzina, która polega na wykorzystaniu technik statystycznych i obliczeniowych w celu wydobycia wniosków z danych. Niektóre z kluczowych umiejętności wymaganych w karierze w dziedzinie analityki danych obejmują:

Umiejętności programowania:biegłość w jednym lub większej liczbie języków programowania, takich jak Python R lub SQL, jest niezbędna do pracy z danymi.Statystyka i prawdopodobieństwo:zrozumienie pojęć statystycznych, takich jak testowanie hipotez dotyczących rozkładów prawdopodobieństwa i analiza regresji, jest niezbędne do analizy i modelowania danych.Uczenie maszynowe:znajomość algorytmów uczenia maszynowego i technik budowania modeli predykcyjnych jest kluczowa dla analityki danych.Walka o dane:umiejętność czystego organizowania i manipulowania dużymi zbiorami danych jest ważną umiejętnością przy przygotowywaniu danych.Wizualizacja danych: umiejętność tworzenia jasnych i skutecznych wizualizacji danych jest ważna dla przekazywania spostrzeżeń i wniosków innym.Umiejętności komunikacyjne:umiejętność wyjaśniania złożonych koncepcji dotyczących danych interesariuszom nietechnicznym ma kluczowe znaczenie w nauce o danych.

Wiedza dziedzinowa: zrozumienie konkretnej branży lub kontekstu biznesowego, w którym analizowane są dane, jest ważne dla interpretacji i zastosowania wygenerowanych spostrzeżeń.

parametr w skrypcie powłoki