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Vidéo: Quelles sont les compétences nécessaires pour être data scientist ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-18 08:24
Les 8 compétences en science des données qui vous feront embaucher
- La programmation Compétences .
- Statistiques.
- Apprentissage automatique.
- Calcul multivariable et algèbre linéaire.
- Données Se quereller.
- Données Visualisation & Communication.
- Génie logiciel.
- Données Intuition.
Par la suite, on peut aussi se demander quelles sont les compétences requises pour être data scientist ?
Compétences techniques: Informatique
- Codage Python. Python est le langage de codage le plus courant, généralement requis dans les rôles de science des données, avec Java, Perl ou C/C++.
- Plateforme Hadoop.
- Base de données/codage SQL.
- Apache Spark.
- Apprentissage automatique et IA.
- Visualisation de données.
- Données non structurées.
À côté de ci-dessus, le codage est-il nécessaire pour le scientifique des données ? Scientifiques des données ont généralement un doctorat. ou Master en statistiques, informatique science ou d'ingénierie. La programmation : Tu avoir besoin avoir la connaissance de la programmation des langages comme Python, Perl, C/C++, SQL et Java, Python étant le plus courant codage Langue requis en science des données les rôles.
De même, vous pouvez vous demander, qu'est-ce que les compétences en science des données ?
Scientifiques des données sont censés en savoir beaucoup - apprentissage automatique, informatique science , statistiques, mathématiques, Les données visualisation, communication et apprentissage en profondeur. j'ai regardé en général compétences en science des données et à des langages et outils spécifiques séparément.
Qu'est-ce qu'un data scientist ?
« Plus généralement, un scientifique des données est quelqu'un qui sait extraire du sens et interpréter Les données , qui nécessite à la fois des outils et des méthodes issus des statistiques et de l'apprentissage automatique, en plus d'être humain. Elle passe beaucoup de temps à ramasser, nettoyer et grignoter Les données , car Les données n'est jamais propre.
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