Datu zinātne ir starpdisciplināra zinātnisko metožu joma, kurā tiek apstrādāti algoritmi un sistēmas, lai iegūtu zināšanas vai ieskatus no datiem dažādās formās, kas ir strukturētas vai nestrukturētas, līdzīgi datu ieguvei. Lielo datu analīze vai datu zinātne ir ļoti izplatīts termins IT nozarē, jo visi zina, ka tas ir kaut kāds izdomāts termins, kas mums palīdzēs tikt galā ar milzīgo datu apjomu, ko mūsdienās ģenerējam. Noskaidrosim, kādas ir nepieciešamās prasmes:

Datu zinātne ir daudznozaru joma, kas apvieno statistikas datorzinātnes un jomas zināšanas, lai no datiem iegūtu ieskatus un zināšanas. Datu zinātnei nepieciešamās prasmes var plaši iedalīt tehnisko prasmju jomas ekspertīzēs un mīkstajās prasmēs.

vesels skaitlis dubultā java

1. Tehniskās prasmes:
   Datu zinātnei ir nepieciešamas zināšanas programmēšanas valodās, piemēram, Python vai R datu vizualizācijas rīkos, piemēram, Tableau vai Power BI datubāzēs, piemēram, SQL un mašīnmācīšanās algoritmos. Datu zinātniekiem ir jābūt stabilai izpratnei par datu apstrādes un analīzes metodēm, tostarp datu tīrīšanas transformāciju un funkciju inženieriju.
2. Domēna zināšanas:
   Datu zinātniekiem ir jābūt izpratnei par uzņēmējdarbības jomu, kurā viņi strādā. Piemēram, datu zinātniekam veselības aprūpē jābūt zināšanām par medicīnas terminoloģiju un veselības aprūpes darbplūsmām. Tāpat datu zinātniekam finanšu jomā ir jābūt izpratnei par finanšu instrumentiem un tirgiem.
3. Mīkstās prasmes:
   Veiksmīgam datu zinātniekam ir būtiskas tādas mīkstas prasmes kā komunikācijas sadarbība un problēmu risināšana. Datu zinātniekiem jāspēj skaidri un kodolīgi paziņot par sarežģītām tehniskajām koncepcijām netehniskajām ieinteresētajām personām. Viņiem arī jāspēj sadarboties komandas vidē un jābūt spēcīgām problēmu risināšanas prasmēm, lai identificētu un atrisinātu sarežģītas problēmas.

Kopumā datu zinātnei ir nepieciešamas programmēšanas valodu datu analīzes un mašīnmācīšanās algoritmu jomas zināšanas attiecīgajā jomā un spēcīgas mīkstās prasmes, piemēram, komunikācijas sadarbība un problēmu risināšana. Labi noapaļots datu zinātnieks ar pieredzi šajās jomās var iegūt ieskatu un zināšanas no datiem un palielināt biznesa vērtību.

Datu zinātne ir starpdisciplināra joma, kas ietver statistikas un skaitļošanas metožu izmantošanu, lai gūtu ieskatu no datiem. Dažas no galvenajām prasmēm, kas nepieciešamas karjerai datu zinātnē, ir šādas:

Programmēšanas prasmes:Viena vai vairāku programmēšanas valodu, piemēram, Python R vai SQL, prasme ir būtiska darbam ar datiem.Statistika un varbūtība:datu analīzei un modelēšanai ir nepieciešama izpratne par tādiem statistikas jēdzieniem kā varbūtības sadalījuma hipotēžu pārbaude un regresijas analīze.Mašīnmācība:Zināšanas par mašīnmācīšanās algoritmiem un metodēm paredzamo modeļu veidošanai ir ļoti svarīgas datu zinātnei.Datu strīds:spēja sakārtot un manipulēt ar lielām datu kopām ir svarīga datu sagatavošanas prasme.Datu vizualizācija: spēja izveidot skaidru un efektīvu datu vizualizāciju ir svarīga, lai sniegtu ieskatu un atklājumus citiem.Komunikācijas prasmes:spēja izskaidrot sarežģītus datu jēdzienus netehniskām ieinteresētajām personām ir ļoti svarīga datu zinātnei.

Jomas zināšanas: izpratne par konkrēto nozari vai uzņēmējdarbības kontekstu, kurā dati tiek analizēti, ir svarīga, lai interpretētu un piemērotu ģenerētos ieskatus.

nginx mainīgie