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Data Science n’est pas seulement une question de données. Les simples bases sont de reconnaître ce qu’il faut retenir toutes les données, d’identifier comment les traiter pour différents résultats. Ce n’est pas tout. Les scientifiques des données doivent trouver des espaces dans les données et les remplir avec des données qui pourraient ” réapparaître ” dans le futur. La science des données concerne essentiellement les points de connexion dans les entreprises et l’utilisation de données existantes et inexistantes pour répondre aux exigences de chaque entreprise.
La science des données est l’un des domaines les plus chauds de la technologie et donc aussi le besoin de scientifiques de données dans le monde entier. En fait, un nouveau programme de certification Microsoft en ligne appelé Microsoft Professional Degree Program a également été annoncé.
Qu’est-ce que la science des données
La plupart d’entre nous pensent que la science des données n’est que des statistiques. Si vous êtes bon en statistiques, vous pouvez afficher les chiffres comme vous le souhaitez : Diagrammes, graphiques d’information, etc. Serez-vous en mesure d’identifier les différents besoins en données de l’entreprise dans différents domaines ? Pouvez-vous ” prédire ” les données ? Serez-vous en mesure de remplir des données qui sont nécessaires mais pas encore disponibles ? Ces questions ne sont pas seulement statistiques.
Qu’est-ce que la science des données ? Vérifiez-le en énumérant chaque étape pour créer l’image d’ensemble. En tant que tel, il est difficile à expliquer en une seule phrase, mais je vais essayer. La science des données est la science qui vous permet d’identifier les données à diverses fins, d’identifier les besoins d’information commerciale et de traiter les données à l’aide des outils nécessaires à la prospérité d’une entreprise. So, La science des données est un peu de tout. Il comprend non seulement des compétences statistiques, mais aussi des compétences en gestion, un certain traitement du langage, des compétences en recherche, des compétences en apprentissage machine et une compréhension complète des outils nécessaires pour atteindre les résultats souhaités.
Data Science contient tous les renseignements suivants, peu importe ce qui est utilisé dans une entreprise :
La liste ci-dessus n’est pas complète mais souligne les principaux points de la science des données. Comme le premier point l’implique, les scientifiques doivent être en mesure de convaincre les entreprises que toutes les données sont utiles et doivent donc être conservées pendant une longue période. Peut-être aimeriez-vous mettre en place ces anciennes bases de données utiles sur un nuage partagé pendant 10 à 15 ans pour qu’ils puissent les visualiser et créer des bases de données plus efficaces ? Toute demande peut survenir parce que l’environnement commercial est en constante évolution. Les lois sur les changements fonciers, les changements de processus d’affaires et les données doivent être adaptés. Ainsi, plus vous avez de données à portée de main, plus vous serez efficace.
Caractéristiques et exigences pour un spécialiste des données
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Dans le troisième paragraphe, j’ai essayé de décrire la science des données comme une fusion du marketing, de la gestion, des statistiques et de la science de l’apprentissage machine. Les compétences statistiques ne suffisent pas. Tu vas avoir besoin de plus que ça.
D’abord vous avez besoin de compétences en mathématiques.
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