Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt fält av vetenskapliga metoder som bearbetar algoritmer och system för att extrahera kunskap eller insikter från data i olika former, antingen strukturerade eller ostrukturerade som liknar datautvinning. Big Data Analytics eller Data Science är ett mycket vanligt begrepp inom IT-branschen eftersom alla vet att det här är en tjusig term som kommer att hjälpa oss att hantera den enorma mängd data vi genererar nu för tiden. Låt oss ta reda på vilka färdigheter som krävs:

Datavetenskap är ett multidisciplinärt område som kombinerar statistik datavetenskap och domänexpertis för att extrahera insikter och kunskap från data. De färdigheter som krävs för datavetenskap kan i stora drag klassificeras i teknisk kompetens domänexpertis och mjuka färdigheter.

hur man returnerar array i java

1. Tekniska färdigheter:
   Datavetenskap kräver kunskaper i programmeringsspråk som Python eller R datavisualiseringsverktyg som Tableau eller Power BI-databaser som SQL och maskininlärningsalgoritmer. Dataforskare bör ha en gedigen förståelse för datamanipulering och analystekniker inklusive datarensningstransformation och funktionsteknik.
2. Domänexpertis:
   Datavetare bör ha en förståelse för den affärsdomän där de arbetar. Till exempel bör en datavetare inom hälso- och sjukvården ha kunskap om medicinska terminologier och sjukvårdens arbetsflöden. På samma sätt bör en datavetare inom finans ha en förståelse för finansiella instrument och marknader.
3. Mjuka färdigheter:
   Mjuka färdigheter som kommunikationssamarbete och problemlösning är avgörande för en framgångsrik datavetare. Datavetare bör kunna kommunicera komplexa tekniska koncept till icke-tekniska intressenter på ett tydligt och kortfattat sätt. De ska också kunna arbeta tillsammans i en teammiljö och ha starka problemlösningsförmåga för att identifiera och lösa komplexa problem.

Sammanfattningsvis kräver datavetenskap teknisk kompetens i programmeringsspråk dataanalys och maskininlärningsalgoritmer domänexpertis inom det relevanta området och starka mjuka färdigheter som kommunikationssamarbete och problemlösning. En välgrundad dataforskare med expertis inom dessa områden kan extrahera insikter och kunskap från data och driva affärsnytta.

Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område som involverar användning av statistiska och beräkningstekniker för att extrahera insikter från data. Några av nyckelfärdigheterna som krävs för en karriär inom datavetenskap inkluderar:

heapify sortera

Programmeringskunskaper:kunskaper i ett eller flera programmeringsspråk som Python R eller SQL är avgörande för att arbeta med data.Statistik och sannolikhet:förståelse av statistiska begrepp såsom sannolikhetsfördelningar hypotestestning och regressionsanalys är nödvändig för dataanalys och modellering.Maskininlärning:kunskap om maskininlärningsalgoritmer och tekniker för att bygga prediktiva modeller är avgörande för datavetenskap.Databråk:förmågan att rengöra organisera och manipulera stora datamängder är en viktig färdighet för dataförberedelse.Datavisualisering: förmågan att skapa tydliga och effektiva visualiseringar av data är viktig för att kommunicera insikter och rön till andra.Kommunikationsförmåga:att kunna förklara komplexa datakoncept för icke-tekniska intressenter är avgörande för datavetenskap.

Domänkunskap: att förstå den specifika bransch eller affärskontext där data analyseras är viktigt för att tolka och tillämpa de insikter som genereras.