Come diventare un esperto in Data Science

Ci sono molte abilità richieste per diventare un esperto di scienza dei dati.

Ma la cosa più importante è la padronanza dei concetti tecnici. Questi includono vari fattori come programmazione, modellazione, statistiche, apprendimento automatico e database.

Programmazione

La programmazione è il concetto principale che devi conoscere prima di entrare nella scienza dei dati e nelle sue varie opportunità. Per completare qualsiasi progetto o svolgere alcune attività ad esso correlate, è necessario un livello base di linguaggi di programmazione. I linguaggi di programmazione comuni sono Python e R poiché possono essere appresi facilmente. È necessario per l’analisi dei dati. Gli strumenti utilizzati per questo sono RapidMiner, R Studio, SAS, ecc.

Modellazione

I modelli matematici aiutano a eseguire calcoli rapidamente. Questo, a sua volta, ti aiuta a fare previsioni più rapide sulla base dei dati grezzi disponibili di fronte a te. Implica l’identificazione di quale algoritmo sarebbe più adatto a quale problema. Insegna anche come addestrare quei modelli. È un processo per inserire sistematicamente i dati recuperati in un modello specifico per facilitarne l’uso. Aiuta anche alcune organizzazioni o istituzioni a raggruppare i dati in modo sistematico in modo che possano ricavarne informazioni significative. Esistono tre fasi principali della modellazione della scienza dei dati: concettuale, che è considerata la fase principale nella modellazione, e logica e fisica, che sono correlate alla disintegrazione dei dati e alla loro organizzazione in tabelle, grafici e cluster per un facile accesso. Il il modello entità-relazione è il modello più elementare di modellazione dei dati. Alcuni degli altri concetti di modellazione dei dati riguardano la modellazione del ruolo degli oggetti, i diagrammi di Bachman e i framework di Zachman.

Statistiche

La statistica è una delle quattro materie fondamentali necessarie per la scienza dei dati. Al centro della scienza dei dati c’è questo ramo della statistica. Aiuta i data scientist a ottenere risultati significativi.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è considerato la spina dorsale della scienza dei dati. Devi avere una buona padronanza dell’apprendimento automatico per diventare un data scientist di successo. Gli strumenti usati per questo sono Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout e così via. Dovresti anche essere consapevole dei limiti dell’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è un processo iterativo.

Banche dati

Un buon data scientist dovrebbe avere le conoscenze adeguate su come gestire database di grandi dimensioni. Hanno anche bisogno di sapere come funzionano i database e come portare avanti il ​​processo di estrazione del database. Sono i dati archiviati che sono strutturati nella memoria di un computer in modo da potervi accedere in seguito in modi diversi a seconda delle necessità. Esistono principalmente due tipi di database. Il primo è il database relazionale, in cui i dati grezzi sono archiviati in forma strutturata in tabelle e sono collegati tra loro quando necessario. Il secondo tipo sono i database non relazionali, noti anche come database NoSQL. Questi utilizzano la tecnica fondamentale di collegare i dati attraverso categorie e non relazioni, a differenza dei database relazionali. Le coppie chiave-valore sono una delle forme più popolari di database non relazionali o NoSQL.

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