Оглавление:
Пост включает в себя партнерские ссылки
Наука о данных - это сложная дисциплина, которая идентифицирует значительную информацию, полученную из гигантских объемов структурированных и неструктурированных данных. Вероятно, самая трудная часть этой области знаний состоит в том, чтобы научиться понимать все эти данные и преобразовывать это огромное количество разбросанной информации в осмысленные, действенные идеи. Компетентный аналитик данных знает, как определить те шаблоны, которые позволяют организациям разрабатывать эффективные стратегии, находить новые возможности и расширять свои маркетинговые усилия.
Работа в науке о данных является одной из самых высокооплачиваемых, и исследователи данных всегда ищут даже самую крупную компанию. Реально ли научить себя науке о данных? Можете ли вы перейти от базовых навыков в области ИТ к тому, чтобы стать главным аналитиком? Ответ - да, при условии, что вы выбрали правильные курсы и проходите их с должной тщательностью. Здесь мы представим вам сводку самых важных концепций науки о данных, которые вы должны выучить, чтобы стать ученым-самоучкой, и все это вы можете освоить, не выходя из собственного дома. Вы можете пройти все эти курсы через Coursera менее чем за 100 долларов каждый. (Чтобы узнать больше о том, что делает ученый, см. Роль работы: Data Scientist.)
Понимание науки о данных
Просто и просто, обо всем по порядку. Вы не можете стать специалистом по данным, если не понимаете, что такое наука о данных, и вводный курс, который дает вам обзор этой дисциплины, является первым шагом, который вы должны сделать. Основные понятия включают в себя, почему и как наука о данных так важна для бизнеса и как ее можно применять. Вы должны быть в состоянии понять, что такое регрессионный анализ и как работает процесс анализа набора данных, а также какие инструменты и алгоритмы вы будете использовать ежедневно для освоения этой дисциплины.
