वीडियो: डेटा साइंस कब तक चलेगा?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
में अधिकांश मतदाता नवीनतम केडनगेट्स पोल विशेषज्ञ-स्तर की अपेक्षा करता है डेटा विज्ञान 10 साल या उससे कम समय में स्वचालित होना। ग्रेगरी पियातेत्स्की, केडनगेट्स द्वारा। डेटा वैज्ञानिक इसे 21वीं सदी का सबसे सेक्सी काम कहा गया है। लेकिन शायद सदी रहेगा केवल 25 वर्ष।
नतीजतन, क्या डेटा वैज्ञानिक अप्रचलित हो जाएंगे?
क्या डेटा वैज्ञानिक अप्रचलित हो जाएंगे इन द फ्यूचर विद द राइज़ इन डेटा विज्ञान ? जबकि की भूमिका डेटा वैज्ञानिक 2016 में सर्वश्रेष्ठ नौकरियों में से एक होने के लिए मतदान किया गया, यह भविष्यवाणी की गई है कि अकेले अमेरिका में, वहाँ मर्जी की भारी कमी हो डेटा वैज्ञानिक 2018 तक लगभग 1, 40, 000 से 1, 90, 000 तक।
यह भी जानिए, क्या यहां रहने के लिए डेटा साइंस है? डेटा विज्ञान है यहां रहने के लिए एक लंबे, लंबे समय के लिए। तो, हाँ, यह एक 'सुरक्षित' करियर है जिसे आगे बढ़ाना है। पिछले कुछ दशकों में सिलिकॉन वैली से बाहर प्रचारित की जाने वाली सभी 'हाइप्ड अप' और बज़ वर्डी प्रौद्योगिकियों पर विचार करें। वेब, क्लाउड, मोबाइल, SaaS (सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर), और बड़े से सब कुछ आंकड़े.
इस संबंध में, क्या डेटा विज्ञान भविष्य है?
क्यों डेटा विज्ञान The Career of The. का करियर भविष्य . की भूमिका डेटा वैज्ञानिक अब एक चर्चा योग्य कैरियर है। यह बाज़ार में रहने की शक्ति रखता है और अध्ययन करने वाले लोगों के लिए अवसर प्रदान करता है डेटा विज्ञान अपनी कंपनियों और समाजों को बड़े पैमाने पर मूल्यवान योगदान देने के लिए।
क्या डेटा साइंटिस्ट एक अच्छी नौकरी है?
ए डेटा वैज्ञानिक , हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, "बिग की दुनिया में खोज करने के लिए प्रशिक्षण और जिज्ञासा के साथ एक उच्च पदस्थ पेशेवर है। आंकड़े " इसलिए यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि डेटा वैज्ञानिक Big. में प्रतिष्ठित पेशेवर हैं आंकड़े विश्लेषिकी और आईटी उद्योग।
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क्या डेटा साइंस में प्रोग्रामिंग है?
आपको पायथन, पर्ल, सी/सी++, एसक्यूएल, और जावा जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान होना चाहिए-पाइथॉन डेटासाइंस की भूमिकाओं में सबसे आम कोडिंग भाषा है। प्रोग्रामिंग भाषाएं डेटा के असंरचित सेट को साफ करने, मालिश करने और व्यवस्थित करने में आपकी सहायता करती हैं
डेटा साइंस क्या है और इसके उपयोग क्या हैं?
डेटा साइंस सार्थक जानकारी निकालने और भविष्य के पैटर्न और व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी तकनीकों का उपयोग करता है। डेटा विज्ञान का क्षेत्र प्रौद्योगिकी प्रगति के रूप में बढ़ रहा है और बड़े डेटा संग्रह और विश्लेषण तकनीक अधिक परिष्कृत हो गई हैं
डेटा साइंस के लिए कौन सा OS सबसे अच्छा है?
लिनक्स बनाम विंडोज: डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे अच्छा ओएस कौन सा है? इसमें कोई विरोध नहीं है कि प्रोग्रामर्स के लिए लिनक्स विंडोज से बेहतर विकल्प है। विंडोज पर 1% की तुलना में दुनिया के 90% सबसे तेज सुपर कंप्यूटर लिनक्स पर चलते हैं। जब विंडोज़ की तुलना में किसी विशिष्ट कार्य को करने की बात आती है तो लिनक्स के पास कई सॉफ्टवेयर विकल्प होते हैं। लिनक्स अत्यधिक लचीला है। Linux OS मुफ़्त है
डेटा साइंस में एग्रीगेशन क्या है?
डेटा एकत्रीकरण कोई भी प्रक्रिया है जिसमें सांख्यिकीय विश्लेषण जैसे उद्देश्यों के लिए जानकारी एकत्र की जाती है और सारांश रूप में व्यक्त की जाती है। एक सामान्य एकत्रीकरण उद्देश्य विशिष्ट चर जैसे आयु, पेशे या आय के आधार पर विशेष समूहों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करना है
डेटा साइंस पायथन या आर के लिए कौन सा बेहतर है?
R और Python दोनों एक बड़े समुदाय के साथ ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग लैंग्वेज हैं। आर मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है जबकि पायथन डेटा विज्ञान के लिए अधिक सामान्य दृष्टिकोण प्रदान करता है। डेटा विज्ञान की ओर उन्मुख प्रोग्रामिंग भाषा के मामले में आर और पायथन अत्याधुनिक हैं