데이터 사이언티스트 다양한 기술 필요

오늘날 엄청난 양의 정보가 생산되고 있음을 고려할 때 DS는 모든 산업에서 중요하고 필수적입니다. 현재 업계에서 가장 논쟁거리가 되는 주제 중 하나는 데이터 과학입니다. 시간이 지남에 따라 인기가 높아짐에 따라 DS 방법론은 이제 조직에서 운영을 강화하고 소비자 만족도를 높이기 위해 사용되고 있습니다.

데이터 과학 인증은 비즈니스를 처리하는 데 가장 이상적인 장치 통합과 영원히 연결되어 있습니다. 특정 문의에 응답하기 위해 데이터에서 정보를 추출하는 것입니다. 내 목적에 따르면, 데이터 과학 과정은 조직과 파트너가 정보에 입각한 선택을 하고 데이터 관련 문제를 처리할 수 있도록 하는 힘입니다 부업추천.

현재 모든 이상한 기술자 중 단 한 명만이 다른 모든 능력에 열정을 갖고 있지만, 그녀는 자신의 업무 영역에서 능력을 발휘할 수 있을 것입니다. 데이터 과학자를 위한 데이터 과학 수업의 일부도 마찬가지입니다. 우리가 새해에 해결해야 할 혁신 패턴과 더 심각한 어려움에 대비하면서 기반을 확고히 다지는 것이 기본입니다.

1. 가능성과 통계

데이터 과학 교육은 자본 순환, 계산 또는 프레임워크를 활용하여 정보와 약간의 지식을 추출하고 데이터에서 정보에 입각한 선택을 추구하는 것과 관련되어 있습니다. 모든 고려 사항, 도출, 평가 또는 구조 예측은 데이터 과학의 중요한 부분입니다.

사실적 기법을 활용한 가능성은 추가 조사를 위한 척도를 만드는 데 도움이 됩니다. 측정은 일반적으로 우도 가설에 의존합니다. 평범하게 배치하면 둘 다 서로 얽혀 있습니다.

언제든지 데이터 과학에 대한 확률 및 통계를 어떻게 관리할 수 있습니까?

정보를 조사하고 자세히 알아보세요.
두 요인 사이에 존재할 수 있는 기본 연결 또는 조건을 구별합니다.
미래 패턴을 예측하거나 과거 정보 패턴을 바탕으로 부동 소수점을 예측하세요.
정보의 예나 사고 과정을 결정합니다.
정보의 이상 징후 발견
특히 파트너가 정보 모델의 탐색 및 계획/평가를 위해 정보에 의존하는 정보 중심 조직의 경우 가능성과 측정은 DS에 필수적입니다.

2. 다변량 미적분학 및 선형 대수학

지속적인 데이터 과학 모델인 대부분의 AI는 몇 가지 지표나 모호한 요소를 사용하여 작동합니다. 다변량 수학에 대한 정보는 AI 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다. 다음은 DS에서 작업하면서 알 수 있는 수학 주제의 일부입니다.

자회사 및 각도
계단 능력, 시그모이드 능력, 로짓 능력, ReLU(Rectified Linear Unit) 능력
비용 능력(일반적으로 중요함)
능력의 플로팅
능력의 최소 및 최대 장점
스칼라, 벡터, 격자 및 텐서 기능
3. 프로그래밍, 패키지 및 소프트웨어

확실히! DS는 프로그래밍과 연결되어 있습니다. DS용 프로그래밍 기술은 조잡한 정보를 중요한 지식으로 바꾸는 데 필요한 모든 필수 능력을 통합합니다. 프로그래밍 언어를 결정하는 데 특별한 규칙은 없지만 Python과 R이 가장 선호됩니다.

나는 프로그래밍 언어 성향이나 단계에 대해 엄격한 개인이 아닙니다. 데이터 과학자는 가까운 이슈 선언의 필요성을 충족하는 프로그래밍 언어를 선택합니다. 어쨌든 Python은 DS에서 가장 널리 사용되는 언어에 가장 가까운 것으로 변한 것으로 보입니다.