Съдържание:
Публикацията включва партньорски връзки
Науката за данните е сложна дисциплина, която идентифицира значителна информация, получена от гигантски количества структурирани и неструктурирани данни. Вероятно най-трудната част от тази област на познанието е да научите как да осмислите всички тези данни и да преобразите това огромно количество разпръсната информация в смислени, осъществими изводи. Компетентният анализатор на данни знае как да открие онези модели, които позволяват на организациите да разработят ефективни стратегии, да намерят нови възможности и да засилят своите маркетингови усилия.
Работата в областта на науката за данни е една от най-добре платените налични и учените за данни винаги се търсят дори от най-голямата компания. Наистина ли е възможно сами да се научите на данни? Можете ли да преминете от само основни ИТ умения до това да станете главен анализатор? Отговорът е да, при условие че изберете правилните курсове и ги вземете с надлежно старание. Тук ще ви представим обзор на най-важните концепции за наука за данни, които трябва да се научите, за да станете научен учен с данни, всички от които можете да научите от комфорта на собствения си дом. Можете да изкарате всички тези курсове през Coursera за по-малко от $ 100 всеки. (За да научите повече за това, което работи ученият с данни, вижте Ролева работа: Data Scientist.)
Разбиране на науката за данни
Обикновено и просто, първо неща. Не можете да станете учен с данни, ако не разберете какво всъщност представлява науката за данни и въвеждащият курс, който ви предоставя преглед на тази дисциплина, е първата стъпка, която трябва да направите. Основните понятия включват защо и как науката за данни е толкова важна за бизнеса и как може да се прилага. Трябва да сте в състояние да разберете какво е регресионен анализ и как работи процесът на извличане на набор от данни, както и какви инструменти и алгоритми ще използвате ежедневно за овладяване на тази дисциплина.
