Последнее обновление: 2021-10-08 09:36:14
Data Scientist – это специалист, который занимается поиском закономерностей в больших массивах данных, анализирует и хранит их.
Что ему нужно знать? Дата-сайентист должен хорошо знать математику: линейную алгебру, теорию вероятности, статистику, математический анализ. Математические модели позволяют найти в данных закономерности и прогнозировать их значения в будущем.
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.
Между этими двумя профессиями нет чёткой грани, это скорее спектр. В Яндексе аналитик-разработчик зачастую является тем же самым data scientist'ом, если он работает с методами математической статистики, машинного обучения или оптимизации. Но аналитик — это очень прикладная специальность.
— Какими основными навыками должен обладать специалист по Big Data? — Главное — это умение работать с большим объемом информации и знание технологий: их уже сотни, и каждый месяц появляются новые. В то же время он должен обладать научным мышлением, быть очень любознательным.
Специалист по Big Data (аналитик Big Data, инженер Big Data, Data Scientist, специалист по машинному обучению) - это программист, который работает с большими массивами данных разной степени разрозненности и структурированности: банковские счета, запросы пользователей в поисковых системах, поведение пользователей ...
Big Data или большие данные — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объема. Их обрабатывают при помощи специальных автоматизированных инструментов, чтобы использовать для статистики, анализа, прогнозов и принятия решений.
«Большие данные (Big Data) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и ...
Анализ сетевой активности. Методики big data используются для исследования соцсетей, взаимоотношений между владельцами аккаунтов, групп, сообществами. На основе этого создаются целевые аудитории по интересам, геолокации, возрасту и прочим метрикам.