Come sapere cos’è la scienza dei dati e la sua domanda di carriera nel 2022?

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La scienza dei dati è un centro di ricerca che si occupa di grandi quantità di dati utilizzando strumenti e tecniche moderne per rilevare modelli sottili, acquisire informazioni significative e prendere decisioni aziendali. La scienza dei dati utilizza sofisticati algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli predittivi.

I dati utilizzati per l’analisi possono provenire da molte fonti diverse ed essere presentati in una varietà di formati.

Ora che sai cos’è la scienza dei dati, vediamo perché la scienza dei dati è importante nell’ambiente IT di oggi.

Ciclo di vita della scienza dei dati

Il ciclo di vita biologico ha cinque fasi distinte, ciascuna con una propria funzione:

Catturare: Recupero dati, immissione dati, ricezione segnale, rilascio dati. Questa categoria include la raccolta di dati informale e informale.

Negozio: Archiviazione dati, pulizia dati, modifica dati, elaborazione dati, elaborazione dati. Questa categoria include l’acquisizione di dati grezzi e il loro posizionamento in una forma inutilizzata.

Processi: Data mining, compilazione/modifica, modellazione dati, riepilogo dati. I data scientist prendono i dati analizzati e ne valutano i modelli, la portata e la distorsione per determinare quanto sarà utile nell’analisi prevedibile.

Revisione: Verifica/Verifica, Analisi Prevedibile, Inversione, Text Mining, Analisi Qualità. Ecco la vera carne del ciclo vitale. Questa sezione prevede l’esecuzione di varie analisi dei dati.

Contatto: Reporting dei dati, Riconoscimento dei dati, Business Intelligence, Processo decisionale. In quest’ultimo passaggio, gli analisti preparano l’analisi con moduli di facile lettura come grafici, grafici e report.

Requisiti di scienza dei dati

Ecco alcuni concetti tecnici che dovresti conoscere prima di iniziare a imparare cos’è la scienza dei dati.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è la spina dorsale della scienza dei dati. I data scientist hanno bisogno di una solida conoscenza del ML oltre alle conoscenze matematiche di base.

Modellazione

I modelli matematici ti consentono di eseguire calcoli e previsioni veloci sulla base di ciò che già sai sui dati. Anche la modellazione fa parte del Machine Learning e implica l’identificazione dell’algoritmo migliore per risolvere un problema particolare e come addestrare questi modelli.

Statistiche

La matematica è il fulcro di scienza dei dati. Una forte maniglia matematica può aiutarti a tirare fuori più ingegno e ottenere risultati migliori.

Pianificazione

È necessario un certo livello di pianificazione per realizzare un progetto di data science di successo. I linguaggi di programmazione più comuni sono Python e R. Python è molto popolare perché è di facile lettura e supporta molte librerie di data science e ML.

Banca dati

Un esperto data scientist deve capire come funziona un sito Web, come può essere gestito e come estraiamo i dati da esso.

Cosa fa un data scientist?

Un data scientist analizza i dati aziendali per estrarre dati rilevanti. In altre parole, un data scientist risolve i problemi aziendali attraverso una serie di passaggi, che includono:

Prima di occuparsi della raccolta e dell’analisi dei dati, un data scientist risolve un problema ponendo le domande giuste e ottenendo informazioni dettagliate.

Il data scientist quindi determina il set appropriato di variabili e set di dati.

Un data scientist raccoglie dati formali e informali da molte fonti diverse: dati aziendali, dati pubblici, ecc.

Una volta che i dati sono stati raccolti, il data scientist elabora i dati grezzi e li converte nel formato appropriato per l’analisi. Ciò include la pulizia e la verifica dei dati per garantire coerenza, completezza e accuratezza. Formazione sulla scienza dei dati a Delhi

Dopo che i dati sono stati trasferiti in una forma utilizzabile, vengono incorporati in un sistema analitico: un algoritmo ML o un modello matematico. È qui che i data scientist analizzano e identificano modelli e tendenze.

Quando i dati sono completamente forniti, il data scientist traduce i dati per trovare opportunità e soluzioni.

I data scientist completano il compito preparando i risultati e i dettagli da condividere con i partecipanti interessati e trasmettere i risultati.

Ora dobbiamo conoscere alcuni degli algoritmi di apprendimento automatico utili per comprendere chiaramente la scienza dei dati.

Perché diventare uno studioso di dati?

Secondo Glassdoor e Forbes, la domanda di data scientist aumenterà del 28% entro il 2026, il che parla di longevità e longevità, quindi se stai cercando un lavoro sicuro, la scienza dei dati ti offre questa opportunità.

Inoltre, i data scientist sono specializzati al secondo posto nella classifica Best Jobs in America per il sondaggio 2021, con uno stipendio base di 127.500 USD.

Quindi, se stai cercando una carriera entusiasmante che offra stabilità e grande compenso, non cercare oltre!

Dove vai dalla scienza dei dati?

La scienza dei dati ti dà l’opportunità di concentrarti e concentrarti su un aspetto del campo. Ecco un esempio dei molti modi in cui puoi entrare in questo campo entusiasmante e in rapida crescita. Formazione online sulla scienza dei dati.

Data Scientist

Ruolo di lavoro: Scopri qual è il problema, quali domande richiedono risposte e dove trovare i dati. Inoltre, scavano, puliscono e presentano dati rilevanti.

Competenze richieste: Capacità di pianificazione (SAS, R, Python), storytelling e percezione dei dati, abilità matematiche e matematiche, conoscenza Hadoop, SQL e Machine Learning.

Analista dati

Ruolo di lavoro: Gli analisti colmano il divario tra data scientist e analisti aziendali, organizzando e analizzando i dati per rispondere alle domande poste da un’organizzazione. Prendono l’analisi tecnica e la trasformano in elementi di azione di qualità.

Competenze richieste: Competenze matematiche e matematiche, capacità di editing (SAS, R, Python) ed esperienza di conflitto di dati e visualizzazione dei dati.

Ingegnere dei dati

Ruolo di lavoro: I data engineer si concentrano sullo sviluppo, l’estrazione, la gestione e la preparazione dell’infrastruttura dati e delle pipeline di dati dell’organizzazione. Gli ingegneri supportano i data scientist aiutando a trasferire e modificare i dati delle query.

Competenze richieste: Sito Web NoSQL (es: MongoDB, Cassandra DB), linguaggi di programmazione come Java e Scala, e framework (Apache Hadoop).