Что нужно знать для Data Science?


Что нужно знать для Data Science?

Начинающему Data Scientist-у стоит иметь 4 основных навыков:

  • numpy (математические методы);
  • pandas (для работы с данными);
  • matplotlib и другие библиотеки для визуализации данных;
  • sklearn (базовые ML алгоритмы);
  • xgboost (tree boosting алгоритмы);
  • TensorFlow/PyTorch (Deep Learning).

Что нужно чтобы стать data scientist?

Если вы пробежитесь глазами по требованиям к специалисту в Data Science, то сразу заметите там массу требуемых навыков программиста:

  1. Опыт работы с SQL и Python, R или SAS;
  2. Знание AWS;
  3. Знание Linux;
  4. Знание экспериментального дизайна для бизнес-экспериментов;
  5. Знание систем DevOps, таких как GitLab;

Что должен уметь data scientist?

Что нужно знать Data Scientist

  • Знать математику и статистику.
  • Писать код, обычно на языках R и Python.
  • Работать с базами данных и знать язык SQL.
  • Владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.
  • Отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.

Где используется Data Science?

Где применяется Data Science

  • обнаружение аномалий, например, ненормальное поведение клиента, мошенничества;
  • персонализированный маркетинг — электронные рассылки, ретаргетинг, системы рекомендаций;
  • количественные прогнозы — показатели эффективности, качество рекламных кампаний и других мероприятий;

Чем занимается Data Science?

Хороший пример — Data Scientist. Data Scientist занимается сбором и анализом данных. Эта профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Что входит в Data Science?

Data Science – это наука о данных, объединяющая разные области знаний: информатику, математику и системный анализ. Сюда входят методы обработки больших данных (Big Data), интеллектуального анализа данных (Data Mining), статистические методы, методы искусственного интеллекта, в т. ч машинное обучение (Machine Learning).

Чем отличается Big Data от Data Science?

Data Science позволяет посмотреть на данные с новой стороны. Иными словами, это все процессы по “выуживанию” качественных инсайтов. Big Data – это информация, которая может быть использована при поиске наиболее качественных инсайтов для принятия эффективных стратегически важных решений в бизнесе.

Что значит анализировать данные?

Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения ...

Что такое анализ информации?

Анализ - метод научного исследования явлений и процессов, в основе которого лежит изучение составных частей, элементов изучаемой системы. ... Попробовав соединить два предыдущих определения получается, что анализ информации это разложение на составляющие и исследование передаваемых людьми сведений.

Стоит почитать

Похожие вопросы