Inhaltsverzeichnis:

Welche Fähigkeiten braucht man als Data Scientist?
Welche Fähigkeiten braucht man als Data Scientist?

Video: Welche Fähigkeiten braucht man als Data Scientist?

Video: Welche Fähigkeiten braucht man als Data Scientist?
Video: Welche Fähigkeiten braucht ein Data Scientist? #datascience #ki #technology 2024, November
Anonim

Die 8 Data Science-Fähigkeiten, die Sie einstellen werden

  • Programmierung Fähigkeiten .
  • Statistiken.
  • Maschinelles Lernen.
  • Multivariable Calculus & Lineare Algebra.
  • Daten Gerangel.
  • Daten Visualisierung & Kommunikation.
  • Softwareentwicklung.
  • Daten Intuition.

Anschließend kann man sich auch fragen, welche Fähigkeiten man als Data Scientist mitbringen muss.

Technische Fähigkeiten: Informatik

  • Python-Codierung. Python ist neben Java, Perl oder C/C++ die gebräuchlichste Programmiersprache, die normalerweise in Data-Science-Rollen erforderlich ist.
  • Hadoop-Plattform.
  • SQL-Datenbank/Codierung.
  • Apache Funke.
  • Maschinelles Lernen und KI.
  • Datenvisualisierung.
  • Unstrukturierte Daten.

Ist eine Codierung für Data Scientists erforderlich? Datenwissenschaftler haben in der Regel einen Ph. D. oder Master in Statistik, Computer Wissenschaft oder Ingenieurwesen. Programmierung : Du brauchen das Wissen haben Programmierung Sprachen wie Python, Perl, C/C++, SQL und Java – wobei Python am gebräuchlichsten ist Codierung Sprache in Data Science erforderlich Rollen.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was sind Data Science-Fähigkeiten?

Datenwissenschaftler von denen erwartet wird, dass sie viel wissen – maschinelles Lernen, Computer Wissenschaft , Statistik, Mathematik, Daten Visualisierung, Kommunikation und Deep Learning. Ich habe allgemein geschaut Data-Science-Kenntnisse und bei bestimmten Sprachen und Tools separat.

Was macht einen Data Scientist aus?

„Ganz allgemein, a Datenwissenschaftler ist jemand, der es versteht, Bedeutungen zu entnehmen und zu interpretieren Daten , die sowohl Werkzeuge und Methoden aus Statistik und maschinellem Lernen als auch Menschlichkeit erfordert. Sie verbringt viel Zeit damit, zu sammeln, zu putzen und zu mungen Daten , da Daten ist nie sauber.

Empfohlen: