Keterampilan Yang Penting Untuk Seorang Ilmuwan Fil

Keterampilan Yang Penting Untuk Seorang Ilmuwan Fil

Menjadi File Ilmuwan adalah tujuan perawatan raksasa. Itu dilakukan dalam hal yang berlebihan, gaji yang terlalu tinggi juga merupakan salah satu dari setiap penjelasan yang membuatnya begitu kueri. Meskipun demikian, ada ketidakhadiran dalam pemilihan data para ilmuwan yang ada di negara ini. Sedangkan Anda berencana untuk mempertahankan profesi dari Files Science, lalu baca terus.

Dimulai dengan dasar-dasar, kita harus menikmati pengetahuan tentang kemampuan dan matriks aljabar. Seiring dengan ini, aljabar relasional, pohon biner dan kemampuan hash harus direalisasikan. Subjek lain termasuk Inteligensi Industri vs. Pelaporan vs Analytics. Extract Trans maintain Load (ETL) juga termasuk dalam kategori dasar.

Kemudian datang statistik, ini berisi teorema Bayes, teorema kemungkinan, pencilan dan persentil, analisis eksplorasi pengetahuan, variabel acak dan CDF (Cumulative Distribution Map), dan kemiringan. Dasar-dasar statistik lainnya juga termasuk di sini.

Dalam hal Pemrograman, bahasa dasar yang harus direalisasikan adalah ‘Python’ dan ‘R’.

Untuk Machine Finding out, seseorang mungkin bisa tenang mengambil ide-ide seperti belajar tanpa pengawasan, belajar dengan pengawasan dan belajar dengan penguatan. Di bawah algoritma pembelajaran yang tidak didukung dan diawasi, orang mungkin bisa tenang menyadari pengelompokan, hutan acak, regresi logistik, regresi linier, pohon keputusan dan K tetangga terdekat.

Ketika melibatkan Visualisasi File, seseorang harus menikmati pengetahuan mengenai instrumen visualisasi seperti Google Charts, Kibana, Tableau, dan Datawrapper.

Semua orang menyadari bahwa pengetahuan yang penuh pengabdian mungkin bisa juga dimanfaatkan di semua bidang dan di mana saja. File sedang dibuat masing-masing dan setiap 2, dan ada lebih awal daripada ada kebutuhan untuk penyimpanan dan seri pengetahuan ini. File analytics telah berubah menjadi metode fundamental bagi perusahaan perusahaan selain organisasi, berkat kesedihan bahwa mereka mungkin kehilangan satu hal mendasar. Dalam rute yang tepat, ada kebutuhan untuk melestarikan ini selain untuk melampaui pesaing. Instrumen yang mendasar untuk mempelajari kerangka File Khusus masing-masing adalah Spark dan Hadoop.

Seseorang datang di semua tempat dalam pemilihan tujuan sementara dalam pendekatan melakukan analisis pengetahuan, ini lebih awal daripada mereka menikmati dimanfaatkan manekin analitik untuk pengetahuan. Sebagai hasil dari kebenaran ini orang dapat mendengus bahwa kegiatan dilakukan sehingga pengetahuan mentah dibebaskan dari segala pengotor lebih awal dari input ke dalam algoritma analitik diidentifikasi sebagai pengetahuan munging. Untuk sistem recorddata munging ini, seseorang dapat mempertahankan penggunaan program ‘Python’ atau ‘R’. Bagi seseorang yang berurusan dengan pengetahuan, seseorang mungkin bisa tenang mengetahui ide-ide dan bagian-bagian yang berkaitan dengan tugas mendasar ini, di samping para ilmuwan pengetahuan ini mungkin juga tenang di ruang untuk melihat tanda atau variabel dependen mereka. Pendekatan Files Munging secara umum diidentifikasi sebagai File Wrangling.

Cepat atau lambat, kotak strategi. Seseorang mungkin bisa tenang dan tidak berhenti mengatur ini dengan mudah, karena itu hampir tidak bisa disentuh dan berguna di semua kesempatan. Seorang ilmuwan data catatan mungkin bisa tenang mengisi pengetahuan yang tepat pada instrumen seperti Python dan R di sepanjang Spark, Tableau, dan MS Excel. Mereka mungkin akan tenang juga menikmati pengetahuan tentang instrumen poke berlebihan seperti Hadoop.

Leave a Reply

Your email address will not be published.