Зміст:
Допис включає партнерські посилання
Наука даних - це складна дисципліна, яка визначає значну інформацію, отриману з гігантської кількості структурованих та неструктурованих даних. Напевно, найскладніша частина цієї галузі знань - це навчитися осмислювати всі ці дані та перетворювати цю величезну кількість розпорошеної інформації на змістовну, дієву інформацію. Грамотний аналітик даних знає, як виявити ті зразки, які дозволяють організаціям розробляти ефективні стратегії, знаходити нові можливості та посилювати маркетингові зусилля.
Робота в галузі наукових даних є однією з найбільш добре оплачуваних доступних, і науковців даних завжди шукає навіть найбільша компанія. Чи справді можна навчити себе науці даних? Чи можете ви перейти від просто базових ІТ-навичок до того, щоб стати головним аналітиком? Відповідь "так", якщо ви виберете правильні курси та приймете їх з належною ретельністю. Тут ми представимо вам перелік найважливіших концепцій науки про дані, яким ви повинні навчитися стати науковцем-науком даних, про все це ви зможете дізнатися, не виходячи із власного будинку. Ви можете пройти всі ці курси через Coursera менше ніж за 100 доларів. (Щоб дізнатися більше про те, що робить вчений з даних, див. Роль роботи: Data Scientist.)
Розуміння наукових даних
Просте і просте, спочатку все. Ви не можете стати науковцем даних, якщо ви не зрозумієте, що насправді є наукою про дані, і першим кроком, який ви повинні зробити, є вступний курс, який дає вам огляд цієї дисципліни. Основні поняття включають, чому і як наука даних є настільки важливою для бізнесу і як її можна застосовувати. Ви повинні мати можливість зрозуміти, що таке регресійний аналіз, і як працює процес видобутку набору даних, а також які інструменти та алгоритми ви збираєтесь щодня використовувати для опанування цієї дисципліни.
