Pekerjaan Multitasking dari Ilmuwan Fil

Pekerjaan Multitasking dari Ilmuwan Fil

Perusahaan menggunakan ilmu data secara agresif untuk menjadi kepala pasar. File mengalir dari berbagai sumber mengagumi jaring, media sosial, evaluasi pelanggan, basis data dalam, dan kumpulan data pemerintah. Meskipun demikian, menyimpan data-data itu tidak akan melayani perusahaan dalam metodologi apa pun, untuk menginstruksikan data yang ingin ditinjau orang. Memeriksa data bukan lagi pekerjaan mudah karena sifatnya tersembunyi.

File ilmu alternatif adalah pendapatan pendapatan dari semua industri domestik dan internasional setiap. Penghasilan $ 1,27 miliar diperoleh hanya dalam 365 hari penutupan dan diperkirakan akan menyentuh $ 20 miliar pada tahun 2025. Kemajuan tak terduga ini adalah akibat dari data lemak yang terbukti berbiaya besar sebagai pengganti. Salah satu yang penting memanfaatkan adalah:

  • Rencanakan kembali kuis pasar.
  • Membantu dalam inovasi produk dan produk baru dan perusahaan.
  • Membantu dalam retensi dan kepuasan pelanggan.
  • Membantu mengkomunikasikan logo dengan potensi.
  • Membantu pemasaran media digital dan sosial.
  • Membantu dalam eksperimen waktu nyata dan mempertahankan tes pada kinerja alternatif.

PERAN ILMU DATA:

File ilmuwan adalah pengatur data yang melihat makna dalam data yang tersimpan. Seorang ahli data memiliki banyak peran data mereka untuk tindakan sehari-hari. Karena pekerjaan data total adalah pipa dari banyak langkah yang dihubungkan bersama, seorang ilmuwan data mungkin mungkin juga mereparasi semuanya bersama-sama atau spesialis terpisah diindikasikan untuk melengkapi teknik ini. Salah satu peran penting yang dilakukan oleh mereka adalah:

  • Kebiasaan belajar dan membingkai kesulitan yang terkait dengan pasar.
  • Akumulasi data dari beragam sumber internal dan eksternal mengagumi internet, database dalam, kumpulan data yang tersedia atau evaluasi pelanggan pada platform media sosial.
  • Kelancaran dan gosok data dari total inkonsistensi mengagumi kesenjangan dan memasukkan angka yang salah, perbedaan zona waktu, dan banyak lainnya.
  • Tersandung pada data dari arah total untuk mencari segala bentuk pola perilaku atau sifat yang tersembunyi di dalamnya. Untuk ini banyak instrumen yang konvensional yang akan diprogram untuk analisis data eksplorasi.
  • Gunakan mode dan instrumen statistik dan matematis untuk mempelajari data secara mendalam, dan persiapkan untuk membuat pilihan prediksi.
  • Bangun algoritma baru yang akan diakui secara nyata sebagai pembelajaran mesin, di mana data konvensional untuk mengotomatisasi pekerjaan.
  • Mengkomunikasikan kesimpulan yang dipelajari dalam menggunakan instrumen visualisasi data dan memasukkan teknik yang mungkin mungkin juga dipahami oleh administrasi.
  • Rencana faktual akan mengarah pada pembuatan opsi yang dapat ditindaklanjuti dan menemukan solusi yang mungkin mungkin juga diterapkan dalam metodologi yang bermanfaat.

Berbagai perusahaan memahami berbagai proyek yang disiapkan untuk analisis datanya, namun banyak tindakan yang terkait.

KETERAMPILAN ILMU DATA:

Para ilmuwan harus memahami beberapa keterampilan di lengan baju mereka. Namun yang terbesar dari mereka adalah untuk memahami pikiran yang aneh dan pola pikir analitis. Mencari untuk mencari sebuah pertanyaan yang mengagumi detektif mencari solusi dari sejumlah besar data bukan lagi lelucon. Hit inti mengagumi kesabaran, keingintahuan, dan rencana kontekstual dapat melayani satu perubahan menjadi sukses. Relaksasi data bersifat teknis dan yang mungkin mungkin mungkin juga dipelajari dan dipraktikkan. Salah satu kemampuan penting yang diinginkan adalah:

  • Matematika, statistik, dan kemungkinan.
  • Pemrograman dan pengkodean.
  • Komputasi awan (Amazon S3)
  • Pembelajaran dan pemodelan mesin
  • Administrasi basis data.
  • Alat mengagumi Python, Apache Spark, dan Flink, Hadoop, Pig & Hive.
  • SQL, Java, C / C ++
  • Data industri.
  • Keterampilan presentasi dan dialog.
  • Keterampilan membuat resolusi.

Alternatif dari setiap dimensi dan mempengaruhi kuis keterampilan ini dari spesialis mereka dan untuk menjadi ilmuwan data yang sukses Ini adalah kebutuhan yang diperlukan.

Leave a Reply

Your email address will not be published.