Vad är datavetenskap?
Data
Datavetenskapliga verktyg och teknik
Krav på en datavetare
Datavetenskapscertifiering
Navigera till adress
Datavetenskap är studiet av data precis som vi studerar vilket annat ämne som helst. Uppgifterna är verkliga och har verkliga egenskaper och vi behöver studera dem så att vi kan arbeta med dem. Data Science involverar data och viss vetenskap och därav namnet. Datavetenskap är själva övningen att gå igenom data och analysera den och försöka få svar från den.
Data Science är en process genom vilken data används för att förstå olika saker och för att förstå världen. Det är metoden med vilken du har en modell eller en hypotes och du validerar hypotesen genom att använda dina data. Det är konsten att avslöja trenderna och insikterna som gömmer sig bakom tillgängliga data. Dessa insikter kan användas för att göra strategiska val och beslut av ett företag eller en institution.
Data är den viktigaste nyckeln till att lära sig 360DigiTMG datavetenskap. Tabelldata, med kolumner och rader ungefär som Microsoft Excel-arkformatet kallas strukturerad data. Ostrukturerad data är i grunden den data som kommer från webben och är inte tabellformad utan i textformat. Det kan också vara ljud- och videodata. Ibland måste mer sofistikerade algoritmer användas för att extrahera data. Oftast tas ostrukturerad data och det läggs mycket tid på att få ut en struktur och sedan analyseras det. Metoder måste också hittas för att lagra stora mängder data.
A en uppsättning avancerade verktyg som används av datavetare kallas för maskininlärning. Detta förhållningssätt till datavetenskap tar mycket tid och kallas ofta för den svarta lådan, eftersom du inte har många antaganden om data att arbeta med. Maskininlärning är i princip att dumpa all tillgänglig information i modellen och se vad som kommer ut ur den.
R, Stata eller Python skulle vara de programmeringsverktyg som främst används för datavetenskapshantering om du arbetar med strukturerad data. Python är mer lämplig än R om du till stor del arbetar med ostrukturerad data. Hadoop och Spark är miljöerna du behöver om du arbetar med big data.
En dataforskare måste ha god matematik såväl som statistisk bakgrund och bör ha god problemlösningsförmåga. De måste vara bra på att analysera problem och även datavisualisering. Det krävs expertis för att arbeta med och lagra stora datamängder och förmåga att arbeta med plattformar som tillåter det. Det sista steget som krävs är att tillämpa algoritmer på dessa datauppsättningar.
Data Science Certification är ett utbildningsprogram utformat för att göra det möjligt för en blivande dataforskare att bli expert på olika dataanalystekniker med hjälp av lämpliga verktyg som tillämpas på intresseområdet. Det gör det möjligt för dem att effektivt tillämpa dataoptimerings- och manipulationstekniker med hjälp av matematiska och statistiska koncept så att de kan komma ut med lämpliga prediktiva modeller för varje realtidsproblem som stöter på i alla affärsområden.
Om du är skicklig inom matematik och statistik och vill bli en professionell datavetare, kom och gå med i Data Science Certification
Författarbiografi
Jag är Bharani Kumar Depuru, framstående Digital Transformation Specialist med över 15+ års yrkeserfarenhet av konsulttjänster inom framväxande teknologier som Data Science, Machine Learning, AI etc… Jag är en alumn av IIT & ISB och sitta i styrelsen för flera företag när de utformar sina strategier.
