DATA SCIENCE vs. ANALYTIK vs. MINING

Data Science, Mining und Analytics sind die derzeit am meisten nachgefragten Domänen in der Branche. Eine Kombination aus praktischer Erfahrung und genauen Fähigkeiten kann für Sie von Vorteil sein, um eine Karriere in diesen drei Trendbereichen zu erreichen.

Was ist Datenwissenschaft?

Es befasst sich mit Big Data, was auch die Bereinigung von Daten, die Analyse von Daten und deren Aufbereitung umfasst. Daten werden aus mehreren Quellen von einem Datenwissenschaftler gesammelt, der Stimmungsanalysen, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen anwendet, damit aus den gesammelten Datensätzen kritische Informationen extrahiert werden. Sie versuchen, es aus einer geschäftlichen Haltung heraus zu verstehen und liefern genaue Einblicke und Vorhersagen, die verwendet werden, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein Data Scietist zu sein?

Um eine Karriere in diesem Bereich aufzubauen, sollte man über effiziente Fähigkeiten in diesen drei Abteilungen verfügen: Programmierung, Domänenwissen und Analytik. In der Programmierung benötigen Sie solide Kenntnisse in Python, R, Scala, Julia und Java. Sie müssen in der Lage sein, mehrere analytische Probleme zu verstehen. In SQL benötigen Sie praktische Erfahrung. Und ein kurzes Wissen in Machine Learning.

Was ist Datenanalyse?

Der Prozess des Studiums der Sets, um mit Hilfe von Software und spezialisierten Systemen herauszufinden, welche Informationen sie besitzen. Diese Techniken und Technologien werden in kommerziellen Branchen weit verbreitet verwendet, was es allen Unternehmen ermöglicht, fundiertere Entscheidungen in der Geschäftswelt zu treffen. Ein Datenanalyst kann einige deskriptive Statistiken visualisieren und erstellen. Sie müssen über ein statistisches Grundverständnis, ein feines Verständnis von Datenbanken verfügen, in der Lage sein, neue Ansichten zu erstellen und Daten einsehen zu können. Data Analytics gilt als primäre Ebene

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein Datenanalytiker zu sein?

Ein Datenanalyst muss in der Lage sein, ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Frage aufzugreifen und das Aussehen der Daten zu beschreiben und diese Daten den Stakeholdern in einem Unternehmen zu zeigen. Diese vier Fähigkeiten sind ein Muss, wenn Sie Datenanalyst werden möchten:

  • Fließendes Verständnis von Python und R

  • Datenstreit

  • Verständnis bei SCHWEIN/HIVE

  • Kurze Kenntnisse in Mathematischer Statistik

Was ist Data-Mining?

Der Prozess des Sammelns von unbekannten und nicht entzifferbaren Informationen aus großen Datenbanken und der Verwendung dieser Informationen für Geschäftsentscheidungen. Das grundlegende Ziel des Data Mining ist die Extraktion von Informationen aus verschiedenen Datensätzen und deren Umwandlung in eine verständliche und geeignete Struktur für die zukünftige Verwendung. Es kann auch als Konvergenz anderer Bereiche wie maschinelles Lernen, Mustererkennung, statistische Studien, Visualisierung von Daten usw. bezeichnet werden. Dieser Prozess wird von Experten für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern verwendet, um Datensätze in etwas Nützliches zu übersetzen.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein Data-Mining-Spezialist zu sein?

Um ein Bergbauspezialist zu sein, braucht man eine einzigartige Kombination aus geschäftlichen, zwischenmenschlichen und technologischen Fähigkeiten. Um ein Meister im Bergbau zu sein, müssen Sie die folgenden Bereiche beherrschen:

  • Gute Erfahrung im Betriebssystem, hauptsächlich LINUX

  • Muss mit einigen dieser Datenanalysetools wie SAS, Hadoop, SQL und NoSQL vertraut sein

  • Erfahrung mit Python, Peri und Java.

Immobilienmakler Heidelberg

Makler Heidelberg