Evoluzione della scienza dei dati

IMPORTANZA:

I data scientist sono persone che hanno sempre una mentalità squisita e vogliono sviluppare cose. C’è sicuramente una mancanza di scienziati di dati nel blocco con tutte le competenze essenziali che rendono difficile per le aziende soddisfare la domanda e quindi per questo motivo il corso di scienza dei dati ha attratto le persone. Data Science ti offre l’opportunità di lavorare con grandi marchi grazie alla loro capacità di prendere decisioni in merito a caratteristiche, prezzi e modifiche dei prodotti. Questa è una delle carriere più sicure da perseguire in questo momento a causa della rivoluzione della scienza dei dati nel mondo tecnologico. Qualunque sia il settore in cui lavori, ha sempre diversi dati incustoditi che lo circondano in attesa di essere esplorati e dare un significato.

PROSPETTIVE DI LAVORO:

Le aziende affermate e le startup ricorrono ai data scientist a causa della sua crescente popolarità ora. Ciò ha portato a enormi opportunità di lavoro e gli scienziati dei dati possono candidarsi a vari lavori che possono essere come statistico man mano che acquisisci familiarità con la matematica, analista di programmazione software, ingegnere dei dati, analista della qualità, scienziato dei dati spaziali, ecc. e molti altri. Ma il punto importante è capire il dominio che ti interessa poiché il set di competenze della scienza dei dati è enorme con la conoscenza di molti campi inclusi.

DESCRIZIONE DEI COMPITI DEL DATI:

La scienza dei dati è fondamentalmente una descrizione o una previsione dettagliata per il miglioramento del futuro, in cui applichi queste tre abilità principali in modo sistematico che sono la comprensione della matematica, delle statistiche e degli algoritmi, della programmazione e dell’hacking, nonché lo sviluppo delle capacità di comunicazione necessarie per il business . Il processo della scienza dei dati è il seguente: in primo luogo è necessario raccogliere i dati grezzi corretti necessari per la risoluzione dei problemi, ma i dati che si acquisiscono non possono essere utilizzati poiché è necessario elaborare e pulire i dati per rimuovere tutti i record corrotti che è noto come data wrangling. Il prossimo passo importante è analizzare i dati a livelli granulari e identificare le tendenze e i modelli. Quindi eseguire analisi approfondite dei dati mediante tutte le tecniche come machine learning, modelli statistici, ecc. per rendere i dati utili da un livello estremo. Infine, il passo più importante è essere in grado di comunicare i tuoi risultati agli stakeholder in un modo facilmente comprensibile per chiunque.

SFIDE AFFRONTATE DALLO SCIENZIATO DEI DATI:

Ogni cosa buona ha sempre un ostacolo ad essa associato; anche la scienza dei dati ha lo stesso problema. Dovresti essere in grado di spiegare la tua ricerca e le tue scoperte a un pubblico non tecnico che non ha idea dei concetti. Essere sufficientemente attrezzati per gestire i dati grezzi ed essere in grado di eseguire tutte le cose più importanti come la pulizia, l’estrazione, l’elaborazione, ecc. Avere un’esperienza di dominio specifica è anche difficile per alcuni anche rispondere alle domande e ai dubbi del pubblico è di primaria importanza che a volte le persone non sono in grado di fare. Anche la privacy e la sicurezza sono argomenti di primaria importanza per i data scientist.

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