Это важно для будущего нашего общества, и это хороший выбор карьеры.

Введение

Наука о данных — это новая область, которая быстро развивается в последние годы. Он включает в себя использование технологий для решения проблем и принятия лучших решений. Специалисты по данным — это люди, которые работают с данными, чтобы принимать решения, прогнозировать тенденции и создавать модели для прогнозирования будущих результатов.

Наука о данных — захватывающая область, особенно если учесть, что многие компании используют алгоритмы машинного обучения для улучшения своих продуктов и услуг. Наконец, у специалистов по данным есть много возможностей для роста в своих организациях — и есть много вакансий в таких компаниях, как Google или Facebook!

Основные навыки, которыми должен обладать специалист по данным

Наука о данных в реальной жизни

Науку о данных можно использовать во многих областях. Важно отметить, что область науки о данных так сильно выросла, и не только для тех, кто хочет стать ученым в области данных, или для тех, кто интересуется этой областью.

Специалисты по данным нужны во многих различных отраслях и секторах, потому что они хорошо понимают, что происходит вокруг них. Они могут использовать эти идеи, чтобы помочь бизнесу расти, давая ценные советы о том, как их продукты должны меняться в зависимости от тенденций или что клиенты хотят от них в этом месяце (или в следующем). Это означает, что всегда будет потребность в квалифицированных специалистах, которые разбираются в статистике и алгоритмах машинного обучения, а также знают, как эти технологии могут применяться помимо простого прогнозирования результатов; им нужен кто-то, кто понимает, почему что-то произошло через статистику (и откуда это взялось), а также что пошло не так во время тестирования сценариев, которые привели до сих пор

С чего начать?

Чтобы начать работу с наукой о данных, вам нужно изучить Python. Сам язык очень прост и его легко освоить, но в Интернете также есть много ресурсов, которые могут помочь вам начать работу.

Как только вы освоите основы Python, пришло время панд и numpy! Эти две библиотеки станут вашими лучшими друзьями при работе с наборами данных на любом языке программирования (включая R). Pandas упрощает нам как программистам, которые не знакомы с тем, как работают базы данных на всех уровнях: от импорта данных в формат Excel до создания новых таблиц на основе существующих в той же программе или в нескольких программах в целом — даже если они храниться за пределами офиса где-то в другом месте, совершенно отличном от того, где мы обычно храним их здесь локально дома здесь в самих наших собственных компьютерных системах…!

Numpy позволяет нам напрямую обращаться к массивам чисел, хранящимся в памяти (ОЗУ), без каких-либо других необходимых промежуточных носителей данных, таких как жесткие диски, поскольку они требуют некоторого времени обработки, прежде чем что-либо снова отобразится на экране после доступа».

Область науки о данных растет, и в ней есть много возможностей для карьерного роста.

Наука о данных — это растущая область, в которой есть много возможностей для карьерного роста. Наука о данных — хороший выбор для всех, кто хочет оказать положительное влияние на мир.

Специалисты по данным должны уметь мыслить нестандартно, решать сложные проблемы и давать полезные рекомендации на основе своих выводов. Они обучены как математике, так и статистике; однако некоторым также может потребоваться знание языков компьютерного программирования, таких как Python или R, для проектов анализа данных (хотя это не всегда требуется).

Заключение

Область науки о данных растет, и в ней есть много возможностей для карьерного роста. Теперь речь идет не только о больших данных, но и о том, как использовать их для вашего бизнеса. Специалисты по данным нужны во всех отраслях, от медицины до аэрокосмической техники — они нужны даже компаниям, работающим в социальных сетях!