机器学习是数据领域受到冲击的科学之一

abidurO939

数据挖掘——然后，数据搜索过程开始。通过定性或定量方法。 数据管理——数据科学家在得到想要的数据后，会定期存储数据，以便于访问。 数据识别——所获得的数据将被识别。通常通过为每个数据附加类别或标签。 数据分析——在这个阶段，每一个数据都将被处理和分析，以便业务可以获得它想要的信息。 数据可视化——最后，将获得的信息解释成更容易理解的格式。一个例子是图表报告。 另请阅读：什么是数据挖掘？下面是定义和实例练习！ 数据科学家需要哪些技能？ 在文章的开头，我们讨论了数据领域的职业是非常有前途的。

除了高薪，还有很多公司需要。 也许这就是您想要跳入数据领域的原因。但是……学习数据科学需要掌握哪些技能呢？ 编码插图 以下是数据科学家必须具备的一些技能： 统计——由于您将处理大量数据，因此您必须掌握 电话号码清单 统计是很自然的。因为，这个技能会在你处理数据的时候帮到你。 编程语言——数据科学家的任务之一是管理数据库。为此，您需要使用 R 和 Python 等编程语言。 分析和建模——此技能可用于根据您之前获得的信息预测数据模式。 机器学习——数据科学家不需要学习这项技能。



所以，如果你也学习它也没有错。 数据可视化——有了这项技能，你处理的数据将被许多人理解。非常流行的数据可视化工具的例子有 Tableau、Visme 和 Datawrapper。 业务洞察力——对行业和业务的了解将帮助您深入挖掘您工作的公司真正需要的数据。 让我们了解有关数据科学的更多信息！ 在了解什么是数据科学、它的用途、它是如何工作的以及它需要的技能之后，现在您已经准备好学习更多关于数据科学的知识了！ 为什么现在？因为目前印度尼西亚的数据科学专家并不多。所以，现在是磨练技能的好时机，这样你就可以在数据科学领域展开竞争。