Ekstra dari satu Area untuk Dikonsumsi Dari dalam Ilmu Data

Ekstra dari satu Area untuk Dikonsumsi Dari dalam Ilmu Data

Saat ini ilmu data sedang ditua oleh industri, begitu banyak sehingga pencarian data dari para ilmuwan juga meningkat. Analis data adalah para spesialis yang mengambil dan menganalisis data dan wawasan bersih yang tidak terstruktur yang mungkin akan mendukung pengambilan keputusan strategis.

Perusahaan analitik data meningkatkan pendapatannya setiap tahun, tidak lagi jujur ​​benar di dalam negeri tetapi lebih jauh lagi meradang oleh ekspor analitik ke negara-negara seperti Amerika Serikat, Inggris, dan Australia. Dan secara konsisten dipertimbangkan bahwa setelah suatu perusahaan menyebar secara eksponensial, begitu pula kebutuhan mereka akan sumber daya manusia dan dalam hal ini ilmuwan data.

Ilmu data sebagai probabilitas karier memiliki banyak subkelompok yang beragam. Ini memiliki banyak kegiatan dalam siklus datanya dan secara total memiliki banyak spesialis yang terlibat di dalamnya.

CABANG ILMU DATA

Ilmu data sebagai bidang dibagi menjadi banyak bidang dan ditangani oleh spesialis relatif.

  • Rekayasa data : ini melibatkan memformat data mentah ke dalam komposisi yang dapat diakses, termasuk mengelola penyimpanan, sumber file, pemeliharaan struktur dan menguntungkan. Ini membuat pemeriksaan langsung dan mudah untuk mencari poin prinsip yang terhubung dengannya. Pekerjaan di lokasi ini adalah insinyur data, pengembang basis data.
  • Komputasi dan arsitektur cloud : ini melibatkan penegasan dan peningkatan infrastruktur yang diharapkan untuk manajemen cloud. Selain itu, memastikan bahwa analitik terintegrasi dengan fungsi dan penggunaan perusahaan. Pekerjaan terkait dengan lokasi ini adalah platform dan cloud engineer, arsitek cloud.
  • Manajemen basis data : lokasi ini melibatkan pengesahan dan peningkatan basis data sesuai kebutuhan mereka dalam transaksi data melalui banyak penggunaan. Pekerjaan yang terhubung ke lokasi ini adalah spesialis data, insinyur basis data, dan arsitek.
  • Penambangan data : ini melibatkan eksplorasi info menggunakan banyak diagnosis statistik. Ini membantu dalam membangun mode prediksi untuk beragam masalah perusahaan dan tren masa depan mereka. Pekerjaan yang terhubung ke lokasi ini adalah analis perusahaan, ahli statistik.
  • Kecerdasan bisnis : ini melibatkan pengelolaan sumber info, menemukan solusi analitis, berkomunikasi dengan pemegang saham, melihat pada perancangan dan dokumentasi. Pekerjaan yang terhubung dengan lokasi ini adalah ahli strategi data, analis BI, insinyur dan pengembang BI.
  • Mesin menemukan : ini melibatkan mendapatkan input untuk algoritma dan merancang siklus data, memeriksa hipotesis, dan infrastruktur data. Lokasi ini biasanya membuat pengeluaran alat data kuno dan banyak mode statistik. Pekerjaan yang terhubung ke lokasi ini adalah pengembang kognitif, spesialis mesin, dan spesialis AI.
  • Visualisasi data : ini melibatkan penyajian wawasan dengan cara yang menggoda secara visual. Merancang antarmuka grafis dan desain yang menggoda pelanggan adalah agenda utama di sini. Pekerjaan yang terhubung ke lokasi ini adalah pengembang aplikasi dan insinyur data dan pengembang.
  • Analisis data : ini melibatkan pengungkapan pengungkapan dan menemukan pola dan alternatif dalam skenario info. Analytics secara terus-menerus merupakan pasar atau sektor atau operasi interior yang sepenuhnya berbasis. Pekerjaan yang terhubung dengan lokasi ini adalah komunikasi, perencanaan, keputusan, internet, pasar, produk, analisis penjualan.

KETERAMPILAN DIPERLUKAN UNTUK MENJADI ILMU DATA

Untuk menang dalam profesi apa pun seseorang harus mempertahankan kemampuan yang pasti untuk meningkatkan minat mereka, identik adalah kasus ilmu file. Beberapa kemampuan yang diinginkan.

  • Pendidikan: Untuk menjadi ilmuwan data, seseorang harus memiliki latar belakang aritmatika, komputer, atau statistik.
  • Pemrograman R : Empat puluh lima% dari masalah sains kemungkinan per kesempatan selanjutnya akan diselesaikan menggunakan aplikasi rakitan eksplisit ini.
  • Python coding : ini adalah salah satu bahasa coding serbaguna terdepan dan terpenting yang mungkin akan bekerja dalam tata letak file apa pun dan mungkin akan mengimpor setiap kesempatan sejauh atau lebih sedikit dataset dari sumber eksternal.
  • Hadoop: meskipun tidak lagi yang paling dalam kebanyakan kasus berusia, tetapi itu mungkin per kesempatan selanjutnya akan menjadi penting penting dalam kasus-kasus tertentu ketika volume data melebihi cetak biru dan kita harus mentransfernya. Juga hati-hati umur untuk penyaringan data, pengambilan sampel, dan peringkasan.
  • Pengodean SQL : seseorang harus tahu cara mengode dan melakukan kueri tingkat lanjut dengan SQL.
  • Apache Spark : ini hampir mengingatkan pada Hadoop, tetapi lebih cepat dan mungkin akan mencegah hilangnya data.
  • Mesin menemukan : sudah tua dalam diagnosis prediktif dan membangun algoritma dan melibatkan permusuhan dan penguatan menemukan, pengambilan keputusan, regresi logistik dan ratusan lainnya.

Leave a Reply

Your email address will not be published.