Qu’est-ce Que La Data Science Et Comment Devient-on Data Scientist ?

Science des données ne se refiere a pas seulement les données. L’essentiel est de reconnaître toutes les données à conserver et d’identifier comment les traiter pour différents résultats. Cell ne s’arrête pas là. Les scientifiques des données doivent comprendre les blancs dans les données et les remplir avec des données qui “pourraient” apparaître à l’avenir. La science des données consiste esencialmente en consultar los puntos en las empresas y utilizar las empresas existentes e inexistentes para responder a las demandas de la empresa.

La science des données est l’un des domaines les plus en vogue de la technologie, tout comme la demande de scientifiques des données dans le monde entier. Un nuevo programa para la certificación Microsoft en ligne appelé Microsoft Professional Degree Program a également été annoncé.

Qu’est-ce que la Data Science et comment deviant-on Data Scientist ?

La plupart d’entre nous penent que la science des données n’est que des statistiques. If you vous êtes bon en statistiques, vous pourrez représenter les chiffres comme bon vous semble : graphiques, infographies, etc. Identifierez-vous les differentes besoins en données de l’entreprise dans d’autres domaines ? Pouvez-vous « prévoir » des données ? Serez-vous en mesure de remplir les eléments de données qui sont necessaires more qui ne sont pas encore available ? Ces questiones ne relèvent pas uniquement des statistiques.

Qu’est-ce que la science des données? Verifions-le en énumérant chaque étape pour ameliorer l’image globale. Es difícil de explicar en una frase, pero tendrás un ensayo. La science des données vous permet d’identifier les données à des different Purposes, d’identifier les besoins d’information de l’entreprise et de traiter les données à l’aide des outils available pour fournir les intrants necessaires au développement d’une empresa. ainsi, La science des données, c’est un peu tout. Il comprend des compétences statistiques et quelques compétences en gestion, du traitement du langage, des compétences en recherche, a peu de connaissances en apprentissage automatique et une idée complète des outils necessaires pour le résultats souhaités.

La science des données contient tous les éléments suivants, independiente de ce qui est utilisé dans une entreprise :

1. Creer le besoin de données
2. Catégorisation des ensembles de données en fonction de leur utilización posible
3. Almacenamiento estratégico de conjuntos de données sur site o dans le cloud; dans les deux cas, les ensembles de données doivent être disponibles bajo demanda sin demora.
4. Comprendre les flux de processus d’entreprise et la fazon dont les différents ensembles de données sont utiles pour chacun.
5. Compréhension des décisions d’affaires pour aider l’entreprise à mieux faire
6. Capacité à traiter les données à l’aide d’un ensemble d’outils differents : feuilles de calcul, bases de données, langages de programmation, etc. pour answer aux exigencias des processus métier
7. Capacité à prévoir le type de données qui arrivalront sous peu et à les utiliser pour les processus actuels
8. Analizar los resultados de un processus et revenir à la planche à dessin pour l’améliorer

La lista ci-dessus no es exhaustiva, pero los puntos principales de la ciencia des données se cumplen de forma evidente. Comme le suggère le premier point, les scientifiques des données doivent convaincre les entreprises que toutes les données sont utiles et doivent être stockées pendant une longue période. Peut-être mettre ces anciennes bases of données utiles sur un cloud partagé pendant 10 to 15 ans afin qu’ils puissent les examiner et produire des bases de données plus efficaces ? Tout besoin peut survenir à mesure que l’environnement de l’entreprise change constamment. Les lois foncières changent, les processus commerciaux varient et les données doivent être adaptées. Ainsi, plus vous aurez d’informations à portée de main, plus vous serez efficace.

Características y requisitos para convertirse en Científico de Datos

Dans le troisième párrafoe ci-dessus, j’ai essayé de décrire la science des données comme une fusion des sciences du marketing, de la gestion, des statistiques et de l’apprentissage automatique. Les competen statistiques ne suffiront pas. Vous aurez besoin de plus that cell.

Tout d’abord, vous aurez besoin Habilidades matemáticas. Ce serait le calcul et l’algebre en plus de l’arithmétique simple. Apprenez un system métrique pour les calculs car ils seraient précis. Vous devez être doué pour les permutations et les combinaisons. Un curso de certificación en matemáticas peut couvrir tout cela. Il exist également des cours en ligne sur Coursera.

Aidera celular si vas a tener experiencia o desconocimiento en gestión de equipos. De meme, les certificaciones y diplomas en gestion d’entreprise vous donnerant un avantage.

Vous devrez apprendre au moins un langage de traitement de données. Pitón et R sont toujours en demande d’après les annonces que j’ai vues. R hecho parte de hadoop, donc si tiene una certificación Hadoop, sus posibilidades de embauché aumentan.

Les exigencias pour devenir un scientifique des données continueront de changer à mesure que de plus en plus de chooses s’ajouteront à la science des données. Por ejemplo, una peu d’experience en apprentissage automatique había contribuido en gran medida a obtener un trabajo excelente, car tout the monde se concentra sur l’IA.

Les descripciones de post des Data Scientists varient d’une entreprise à l’autre. À un endroit, ils ont besoin d’analyses, tandis qu’à un autre endroit, ils voudront que des data sciences travaillent sur l’intelligence artificielle. Consultez la liste que j’ai écrite pour explicar la science des données. Plus vous couvrirez de points, mieux ce sera pour vous.

Si tiene que repetir las preguntas comme la science des données o les exigences pour devenir Data Scientist, veuillez laisser des commentaires. Je vais essayer de vous apporter des réponses.

La ciencia de datos es une carrière prometteuse ?

L’analyse de données será toujours en demande, et si vous êtes doué pour l’analyse, alors oui, cela peut être un support approprié. L’analyse des données aide les entreprises à prévoir comment les chooses pourraient changer si cela va aider l’entreprise à se développer. Sin embargo, la meilleure fazon de choisir est de parler avec quelqu’un déjà dans ce domaine et de se faire une idée.