Дом » Азбука DataScience и машинного обучения » Что нужно учить для Data Science?

Что нужно учить для Data Science?
190

Последнее обновление: 2021-10-08 09:36:16


Data Science находится на стыке программирования, аналитики и математики. Нужно выучить или знать линейную алгебру, матанализ, теорию вероятности, математическую статистику примерно на уровне первого семестра первого курса технического вуза или даже проще.

Что должен знать специалист по Data Science?

Data scientist должен уметь писать код. Специалист по данным занимается написанием модели для оценки гипотез, аналитики или оценки данных. Этого никак не сделать без знаний основных языков программирования, применяемых в области Data Science.

Как стать специалистом Data Science?

Что нужно знать Data ScientistЗнать математику и статистику.Писать код, обычно на языках R и Python.Работать с базами данных и знать язык SQL.Владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.Отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.•21 сент. 2020 г.

Что за профессия Дата Сайентист?

Кто такой дата-сайентист Дата-сайентист занимается анализом массивов данных — Big Data. С помощью математического анализа и выявления закономерностей в данных специалист по Data Science создаёт модели для решения конкретных бизнес-задач или проблем.

Что делает Дата аналитик?

Аналитик данных (Data Analyst) занимается сбором, обработкой и анализом информации. Он пишет запросы в базы данных, выявляет тенденции, проверяет гипотезы, проводит тесты и на основе результатов делает определенные выводы, которые помогают решить ту или иную задачу.

Зачем нужна Data Science?

Data Science (DS) — междисциплинарная область на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Она предполагает исследование и анализ сверхбольших массивов информации и ориентирована в первую очередь на получение практических результатов.

Кому подойдет профессия data scientist?

Профессия «Data Scientist» от Нетологии Длительность: 1 год. Уровень: с нуля. Для кого подходит: всем, кто занимается анализом данных.

up