Quedei impresionado coa capacidade da ciencia de datos para mostrar. I Cales son os requisitos nformación oculta de conxuntos de. Datos complexos cando comecei a aprender sobre iso. Porén, o camiño non foi doado; Decateime de que o meu interese. Non era suficiente por si só. Quedeime con conceptos estatísticos e linguaxe técnica sen as. Habilidades fundamentais adecuadas. Foi entón cando me decatei do importante que é comprender. Os requisitos previos para que a ciencia de datos desenvolva unha base sólida de coñecemento.
A ciencia de datos ten aplicacións en case todas as empresas
Polo que é unha das carreiras máis demandadas na actualidade. A ci Cales son os requisitosencia de datos datos de correo electrónico ofrece innumerables oportunidades, tanto se o teu obxectivo é predecir tendencias, mellorar as experiencias dos clientes ou reforzar as estratexias comerciais. É importante comprender os requisitos previos para que a ciencia de datos alcance un éxito real. Imos repasar cada habilidade esencial neste artigo, proporcionando consellos sobre como prepararse para unha carreira emocionante na ciencia de datos.
Que é Data Science?
Co propósito de obter información valiosa a partir dos datos, a área multidisciplinar da ciencia de datos inclúe a informática, a estatística e a experiencia no campo. A ciencia de datos é basicamente o acto de recoller, limpar, avaliar e comprender datos para poder emitir xuízos sabios.
Vexamos un exemplo: a ciencia de datos é utilizada por unha plataforma de venda polo miúdo en liña para comprender o comportamento dos clientes. Os clics, as buscas e as compras dun cliente son rexistrados e rastrexados. As empresas poden utilizar a ciencia de datos para avaliar estes datos e proporcionar recomendacións para elementos relevantes, prever a demanda futura e personalizar a experiencia do usuario. Neste caso, a ciencia de datos converte datos non estruturados e aparentemente desorganizados en información útil que apoia o éxito das empresas.
O seguinte exemplo mostra como a ciencia de datos afecta a unha variedade de industrias, como a saúde, a banca, o entretemento e os deportes. Non obstante, é necesario dominar os requisitos previos para a ciencia de datos para converterse nun experto nesta orde.
Por que son importantes os requisitos previos para a ciencia de datos?
Hai moitas ferramentas e métodos dispoñibles no amplo tema da ciencia de datos. A confusión, a falta de sono e a frustración poden resultar de comezar sen un plan ben definido. Comprender os requisitos previos para datos de xapón a ciencia de datos permíteche:
-
Construír unha base sólida: as ideas básicas en estatística, programación e matemáticas proporcionan o marco para comprender temas máis complexos como a enxeñería de datos e a aprendizaxe automática .
-
Aprende de forma eficaz: dominar métodos máis complexos é máis sinxelo cando tes unha base sólida .
-
Mellora a preparación para a carreira: os científicos de datos deben ser competentes en programación , aprendizaxe automática, manipulación de datos e visualización , segundo os empresarios. Adquirir competencia nestas áreas aumenta a súa comercialización.
-
Adáptese aos cambios da industria: dado que a ciencia de datos está sempre cambiando, é máis fácil estar ao día das novas ferramentas e tendencias se se entenden os fundamentos.
5 Requisitos previos para Data Science
Os requisitos previos máis importantes para a ciencia de datos organízanse a continuación por categorías de habilidades.
A base da ciencia de datos está formada pola estatística e as matemáticas. Ofrecen o marco para comprender datos, crear modelos e analiza elementos que distinguirán resultados.
Álxebra lineal:
-
Comprender os algoritmos, especialmente os implicados na transformación de datos e na aprendizaxe automática, require unha comprensión sólida da álxebra lineal.
-
As materias importantes inclúen valores propios, vectores, matrices e multiplicación de matrices. Estas ideas son esenciais para algoritmos que reducen as dimensións dos datos, como a análise de