Здесь мы идем с другим модным словом, Наука данных Отказ Загадочное поле, чисто предназначенное для гениевых математиков, и является скорее головоломка для тех, кто не любит разворачивать расчеты. Прежде чем делать эти выводы на этой области, почему бы не прочитать эту статью, чтобы получить лучшее представление на нем. Давайте начнем 🚀
Определение
По словам Википедия Наука данных – это междисциплинарное поле, которое использует научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания многих структурных и неструктурированных данных. Не учитывая эти модные слова, его можно просто упомянуть, как изучение данных, которое включает в себя разработку методов записи, хранения и анализа данных для Эффективно извлечь полезную информацию Отказ
Цель за этой областью заключается в том, чтобы получить информацию и знания от данных, которые могут быть структурированы или неструктурированы
Это связано с Компьютерная наука , но это отдельная междисциплинарная область. Компьютер науки включает в себя Создание программ и алгоритмов для записи и обработки данных Отказ Наука данных, с другой стороны, охватывает любой тип анализа данных, который может или не может использовать компьютеры. Это поле тесно связано с математическим аспектом статистики.
Потребность
Все чудесцы, почему наука данных имеет высокий спрос, и, честно говоря, Это Отказ Это очевидно из-за экненциального роста компаний, ищущих Mavens в этом поле.
Теперь к вопросу « Почему это востребовано ?”
Это из-за того, что современные организации ежедневно генерируют огромное количество данных. Применение науки о данных поможет при создании значимых представлений от них
Цикл поля
Есть 5 шагов. Они включают:
Захватывать
Обслуживание
Обработка
Анализ
Коммуникация
Кто мавены в сочном поле?
Интересно, почему я использовал слово мавана , верно 😅? Ну, люди, которые имеют опытную в этой дисциплине, являются Своеобразное смесь математиков и компьютерных ученых Отказ Увлекательный, правый 😍?
Теперь, какие роли они играют?
Они могут принять ряд ролей. Это из-за того, что наука о данных сочетает в себе несколько дисциплин. Роли в этом поле могут быть:
- Данные ученый
- Бизнес-аналитик
- Архитектор данных
Используемые инструменты и языки
Думая о дайвинг прямо в это поле? Любопытно о инструментах, языках или технологиях, используемых? Ну вот несколько языков и технологий, которые ученые ученые получают свои руки:
- Питон
- R
- SQL.
- Юлия
- Варенье
- Tensorflow
Если вы ищете в науке о данных или установленную, я бы порекомендовал прочитать это Подробная статья 🤗.
Заключение
Наука данных действительно остается привлекательной, танталию и соблазничной областью, поскольку она подпитывается большое количество данных и Ай и знание о нем может оказаться полезным
Знай кого-то, кто продолжает задавать множество вопросов по этой теме? Пожалуйста, сделайте им услугу, делись этой статьей с ними 😊
Вот подробная версия этой статьи на Середина
Оригинал: “https://dev.to/techiejossy/data-science-a-beginner-s-guide-2nf7”