2023년에 필요한 최고의 최신 데이터 과학 기술

"사실 기술"이라는 포괄적인 용어는 다양한 분야, 사실 분석, 사실 마이닝, 합성 지능, 기계 지식 획득, 심층 연구 및 관련 분야를 포괄합니다. 데이터 과학은 소득 능력과 직업적 가능성이 가장 빠르게 증가하는 산업 중 하나임을 자랑스럽게 생각합니다. 정보 과학자에게 요구되는 재능에는 이 영역과 관련된 가파른 연구 곡선으로 인해 예기치 않게 엄청난 기록을 획득하는 것이 포함되는 경우가 많습니다. 또한 기록 과학자에게는 강력한 대인 관계 및 언어 교환 능력과 프로그래밍 언어 및 통계 계산 능력이 필요합니다.

관련 게시물: 핀테크에서 데이터 과학의 역할

정보에 기반한 선택을 내리는 데 능숙한 인력에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 2020년까지 통계 중심 선발자를 위한 110,000개의 새로운 일자리가 추가되어 통계 기술 경력이 15% 증가할 것으로 예상됩니다. 전 세계 인재 평가에 따르면 정보 기술 분야에서 가장 많이 찾는 역량은 -산술, 통계, 사실 관리에 대한 장치 획득 지식, 통계 프로그래밍 및 사실 시각화를 포괄하는 방법입니다.

조직은 다양한 기능을 위해 현대 기업 환경에서 사실과 과학적 지식을 활용하여 제품 개선을 강화하고 고객 유지를 강화하며 새로운 비즈니스 전망을 발굴하고 있습니다. 정보 기술 노하우에 대한 의존도가 높아지는 것은 기관이 해당 산업에서 경쟁력을 유지, 확대 및 유지하는 데 매우 중요합니다.

Python 숙련도를 향상시키려는 경우나 통계 과학을 이제 막 탐구하기 시작한 경우에도 우리는 귀하의 여정에 도움이 되는 포괄적인 소스를 보유하고 있습니다.

데이터 과학 과정은 히트 직업에 필요한 핵심 기술을 육성하기 위한 구조화된 경로입니다. 데이터 과학 출판물은 일반적으로 현장에서 사용되는 기본 개념, 도구 및 기술을 다루는 커리큘럼을 제공합니다. 이 형태는 경험이 없는 사람도 안정적인 기반을 구축할 수 있도록 보장합니다.

데이터 과학자는 누구입니까?

데이터 과학자는 데이터 과학의 힘을 활용하고 자신의 노하우를 활용하여 패턴을 찾아내고 기록에 효과적으로 대처하는 분석 전문가입니다. 이들은 업계 지식, 상황에 따른 이해, 고정된 가정에 가까운 건전한 회의론을 활용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결하는 데 능숙합니다.

또한 읽어 보세요: Ed Sheeran에게서 비즈니스에 대해 무엇을 배울 수 있습니까?

데이터 과학자를 위한 최고의 필수 기술:

데이터 과학자에게는 현실적인 역량과 필수적인 기업 역량이 혼합되어 있어야 합니다. 아래에서는 2023년 정보 과학 분야에서 성취하는 데 중요한 30가지 역량 목록을 확인할 수 있습니다. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 역량은 기본 데이터 과학 기술, 기술 데이터 과학 기술, 데이터 프로그래밍 기술로 나눌 수 있습니다. 과학, 비즈니스 또는 도메인 기술.

선형 대수학: 선형 대수학은 아마도 복잡한 수학 과목처럼 들릴 것입니다. 그러나 이는 사실, 기술 노하우 및 기계 학습의 국제적 판도를 바꾸는 실제적인 변화입니다. 그것은 시스템이 알아가는 산수계의 슈퍼 히어로와 같습니다. 패션을 알아가는 멋진 기계들 대부분이요? 행렬의 언어를 말하는 것으로 간주할 수 있습니다. 데이터 세트조차도 정기적으로 행렬로 위장하여 선형 대수학을 기본 재능으로 만듭니다.

통계: 기록 기술의 셜록 홈즈처럼 통계는 위협적인 것으로 자주 보입니다. 그들은 데이터에서 숨겨진 스타일을 찾고 이를 실행 가능한 통찰력으로 바꾸는 데 도움을 주는 형사입니다. 데이터 과학자는 사실을 수집, 확인, 분석하고 중요한 결론을 도출하기 위해 기록에 의존합니다. 이는 복잡한 변수에 명확성을 부여하는 정량화 가능한 수학적 방식 뒤에 숨은 게임 소스의 이름입니다.

Microsoft Excel: 이제 Microsoft Excel에 대해 이야기해 보겠습니다. 이는 정보 과학 여정의 믿음직한 조수와 같습니다. Excel은 지저분하고 구조화되지 않은 사실을 깔끔하고 이해하기 쉬운 레이아웃으로 바로 변환합니다. 이는 사실 조작을 위한 유용한 도구로, 조정, 필터링, 입력, 병합 및 쉬운 사실 결과를 신속하게 수행할 수 있도록 해줍니다. 피벗 테이블과 차트를 만들 수도 있으며 VBA(Visual Basic for Application)라는 뛰어난 기능을 제공합니다.

의사 결정: 통계 기술의 세계에서는 선택이 결과에 미치는 영향을 아는 것이 중요합니다. 당신을 안내하는 나침반이 있다고 생각하십시오. 데이터 과학자는 자신의 능력을 기계 마스터와 결합하여 이 복잡한 지형을 탐색하고 자신의 지식을 사용하여 스포츠를 교환할 수 있는 정보에 입각한 선택을 합니다.

데이터 과학의 기초: 기본을 기억하세요. 이는 귀하의 기록과 기술 노하우 여정의 기초가 될 수 있습니다. 당신은 기록 과학, 장치 알아보기, 인공 지능 기초에 정통하고 싶습니다. 그리고 딥 러닝과 머신 러닝의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 둘은 통계 기술 노하우 계열의 사촌과 같습니다.

더 읽어 보세요: 크리켓 베팅 전략 및 팁

기술 데이터 과학 기술:

기계 학습: 데이터 기술은 Random Forests, K-nearest Neighbors, Naive Bayes 및 Regression Models와 같은 알고리즘을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻고 모델링하기 위한 지식을 얻는 가젯에 크게 기반을 두고 있습니다.

신경망: 뇌의 기능에서 영감을 받은 신경망은 정보에 숨겨진 패턴을 분석하고 발견하는 동시에 시간이 지남에 따라 전반적인 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

Hadoop: 오픈 소스 프레임워크인 Apache Hadoop을 사용하면 여러 컴퓨터에 작업 부하를 분배하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅: 데이터 과학자는 Google Cloud, AWS, Azure와 같은 플랫폼의 강점을 활용하여 다양한 장비, 언어 및 데이터베이스 구조를 사용하여 대규모 기록 작업을 처리합니다.

소프트웨어 도구: Python의 Pandas 및 NumPy와 같은 범용 도구는 OpenCV와 같은 특수 응용 프로그램이 실시간 PC 비전을 지원하는 것처럼 레코드 조작에 매우 중요합니다.

딥 러닝: 사실 과학의 하위 집합인 딥 스터디는 기록 분석 및 해석을 포함한 의무를 가속화하여 대용량 기록에 대처하는 데이터 과학자에게 이점을 제공합니다.

데이터베이스 관리: 지식 관리 시스템은 사실을 효율적으로 저장하고 검색하여 통계 기업과 팀 협업을 지원합니다.

데이터 랭글링: 데이터 과학자는 구조화되지 않은 정보를 사용 가능한 레이아웃으로 재작업하고 매핑하여 분석 시스템을 간소화함으로써 데이터 문제를 해결합니다.

수학: 수학적 정보는 알고리즘, 기록 분석 및 인식 발견에 대한 지식을 얻는 장치를 뒷받침하여 기록 과학자에게 중요한 기술이 됩니다.

통계 분석: 데이터 과학자는 기계 학습 방식을 탐구하기 전에 설명 데이터, 확률 분포, 샘플링, 모집단 및 가설 테스트를 포함하는 기록에 정통해야 합니다.

빅 데이터: 일반적으로 "빅 데이터"라고 불리는 대규모, 확립된 또는 구조화되지 않은 데이터 세트를 처리하려면 기록을 올바르게 제어하고 처리하기 위한 Spark 및 Hadoop과 같은 장비가 필요합니다.

데이터 시각화: 데이터 시각화는 메시지를 전달하고 평가 결과를 강조하기 위해 기록을 시각적으로 표시하도록 설정됩니다. 지식과 유명한 능력 통찰력을 향상시킵니다. 통계 기술 노하우의 표준 사실 시각화에는 막대 차트, 히스토그램 및 파이 차트가 포함됩니다.

비즈니스 인텔리전스: 데이터 과학자가 되는 것이 항상 기술적 재능인 것은 아닙니다. 이는 또한 영리 기업의 맥락에서 대략적인 노하우이기도 합니다. 기업은 기술을 압박하고 수익성을 높이며 확장하기 위해 정보에 의존합니다. 따라서 정보과학자에게는 비즈니스 지식이 필수적입니다.

탐색적 데이터 분석(EDA): EDA는 가시적인 장비를 사용하여 추세, 스타일 및 통찰력을 발견하는 기록 평가 방법입니다. 통계 요약과 그래픽 표현을 사용하여 가정을 확인하고 사실을 더 잘 이해합니다.

참고 자료: Mercer와 함께 최고의 코딩 인재를 고용하고 유지하세요 | Mettl 코딩 테스트

데이터 과학을 위한 프로그래밍 기술:

Python: Python은 특히 데이터 기술 노하우를 위해 기술 세계에서 유연하고 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. 장치를 만들고, 패션을 연구하고, 데이터에 대처하고, DAG 보고서 소개와 같은 작업을 간소화하기 위한 교차 언어입니다. Python은 성실한 구문을 통해 통계 과학자에게 강력한 정보 분석을 제공합니다.

Flask: Python 기반 인터넷 프레임워크인 Flask는 넷 및 백엔드 패키지의 개선을 단순화합니다. 이는 개발자에게 통계 액세스에 대한 완전한 관리를 제공하고 유연성과 효율성을 위해 Werkzeug 및 Jinja와 같은 장비를 활용합니다.

SQL 및 데이터 웨어하우징: 데이터 과학자는 사실 조작, 파이프라인 출현 및 데이터베이스에서 통계 추출에 필수적이므로 SQL에 재능이 있어야 합니다. SQL은 기록 지침 및 모델링 범위 내에서 중추적인 위치를 차지합니다.

Apache Spark: 개방형 분산 처리 엔진인 Apache Spark는 대규모 팩트 워크로드를 처리하는 데 적합한 도구입니다. 회상 내 캐싱 및 최적화된 질문 실행을 통해 Spark는 훌륭한 데이터 세트를 쿼리하는 동안 빠른 결과를 보장하므로 중요한 통계 처리 작업에 이상적입니다.

결론:

시대의 급속한 성장은 끊임없이 진화하는 기술 기업에서 상당한 업무 기회를 위한 길을 열었습니다. 빠르게 변화하는 세상에서 통계를 다루는 것이 어려워졌습니다. 데이터 과학자는 효과적인 계획과 전략을 수립하기 위해 상당한 통계 자산(종종 수십억 개의 통계 요소)을 활용함으로써 조직과 비즈니스에서 중요한 기능을 수행합니다. 사실 과학 분야의 직업을 구축하고 싶다면 경쟁 프로세스 시장에서 우위를 점하는 데 필요한 노하우와 기술을 축적하는 데 도움이 되는 데이터 과학 과정에 등록하는 것을 잊지 마세요.