Datavitenskap handler ikke bare om data. Det bare grunnleggende er å gjenkjenne hva all data skal beholde, og identifisere hvordan man skal behandle den for ulike resultater. Det stopper ikke der. Datavitenskapere trenger å finne ut emner i data og fylle dem med data som "kan" komme opp i fremtiden. Data Science handler i hovedsak om å koble punkter i bedrifter og bruke eksisterende og ikke eksisterende data for å møte kravene til hver bedrift.
Datavitenskap er et av de heteste områdene innen teknologi, og det er også etterspørselen etter datavitenskapere over hele verden. Faktisk er et nytt online Microsoft-sertifiseringsprogram kalt Microsoft Professional Degree Program også annonsert.
Hva er datateknologi
Hva er datalogi? La oss sjekke det ut ved å notere hvert trinn slik at det generelle bildet kommer opp. Som sådan er det vanskelig å forklare det i en setning, men jeg vil prøve. Datavitenskap er vitenskapen som lar deg identifisere data til forskjellige formål, identifisere forretningsbehov for informasjon, behandle dataene ved hjelp av verktøyene for hånden, for å gi innspill som er nødvendige for at bedriften skal trives. Og dermed , Datavitenskap er litt av alt. Det inkluderer ikke bare statistiske ferdigheter, men litt ledelsesmessige ferdigheter, litt språkbehandling, etterforskningsferdigheter, litt maskinlæringskunnskap og en fullstendig ide om hvilke verktøy som kreves for å produsere ønskede resultater.
Datavitenskap inneholder alle de følgende, uavhengig av hva alt er brukt i en bedrift:
- Opprette behovet for data
- Kategorisering av datasett basert på deres mulige bruk
- Strategisk lagring av datasett på premiss eller skyen; I begge tilfeller bør datasettene være tilgjengelig på forespørsel uten forsinkelse
- Forståelse av forretningsprosessflyter og hvordan forskjellige datasett er nyttige for hver
- Forståelse av forretningsbeslutninger for å hjelpe virksomheten, gjør det bedre
- Evne til å behandle data ved hjelp av ulike sett med verktøy: regneark, databaser, programmeringsspråk, etc. for å møte kravene til forretningsprosesser
- Evne til å forutse hva slags data som vil komme inn i nær fremtid og bruke den til nåværende prosesser
- Analyserer resultatene av en prosess og går tilbake til tegnebrettet for å gjøre det bedre
Ovennevnte liste er ikke omfattende, men fremhever hovedpoengene i datavitenskap. Som det første punktet antyder, må dataforskere være i stand til å overbevise bedrifter om at alle dataene er nyttige og dermed bør lagres i lang tid. Kanskje sette på de nyttige gamle databasene på en del delt sky i 10-15 år, slik at de kan se på den og produsere mer effektive databaser? Eventuelle behov kan oppstå som næringslivet fortsetter å forandre seg. Landskiftlover, forretningsprosesser endres, og data må tilpasses. Dermed er jo mer data du har for hånden, jo mer effektiv blir du.
Egenskaper for og krav til å bli en datavitenskapsmann
I tredje avsnittet ovenfor forsøkte jeg å beskrive datalogi som en sammenblanding av markedsføring, ledelsesmessig, statistisk, maskinlæringsvitenskap. Bare statistiske ferdigheter vil ikke være nok. Du trenger mer enn det.
Først av alt trenger du Matematiske ferdigheter. De ville være calculus og algebra i tillegg til enkel aritmetikk. Lær metrisk system for beregninger som de ville være presise. Du må være god til permutasjoner og kombinasjoner. Et sertifikatkurs i Math kan dekke alle disse. Det finnes også online kurs på Coursera.
Det vil hjelpe hvis du har erfaring eller kunnskap om teamledelse. På samme måte vil sertifikater og eksamensbevis i bedriftsledelse gi deg en fordel.
Du må lære minst ett datahåndteringsspråk. Fra annonsene jeg har sett, Python og R er alltid etterspurt. R er en del av Hadoop så hvis du har et sertifikat i Hadoop, øker sjansene for å bli ansatt.
Kravene til å bli datavitenskapsmann vil fortsette å endres etter hvert som flere og flere ting legger til datalogi. For eksempel vil en del maskinlæringsopplevelse gå langt i å få en god jobb i feltet fordi alle fokuserer på AI i disse dager.
Jobbeskrivelsene til Data Scientist varierer fra bedrift til bedrift. På et sted trenger de bare analyser, mens de på andre steder vil ha dataforskere som arbeider med kunstig intelligens. Sjekk ut listen jeg skrev for å forklare Data Science. Jo flere poeng du kan dekke, desto bedre blir det for deg.
Hvis du fortsatt har spørsmål som hva er datavitenskap eller hva er kravene til å bli datavitenskapsmann, vennligst legg igjen kommentarer. Jeg prøver å få svar for deg.
Relaterte innlegg:
- Hva er maskinlæring og hvordan det er forskjellig fra kunstig intelligens
- Microsoft Learning Partner: Krav, Fordeler, Hvordan bli en
- Forskjellen mellom SQL og NoSQL: Sammenligning
- Tips om hvordan du blir en Microsoft MVP eller MCC
- Microsoft Professional Degree Program i datavitenskap
