डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए किन स्किल्स की जरूरत होती है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:24

8 डेटा विज्ञान कौशल जो आपको काम पर रखेंगे

• प्रोग्रामिंग कौशल .
• सांख्यिकी।
• मशीन लर्निंग।
• बहुपरिवर्तनीय कलन और रैखिक बीजगणित।
• आंकड़े तकरार।
• आंकड़े विज़ुअलाइज़ेशन और संचार।
• सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग।
• आंकड़े सहज बोध।

इसके बाद, कोई यह भी पूछ सकता है कि डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए किन कौशलों की आवश्यकता होती है?

तकनीकी कौशल: कंप्यूटर विज्ञान

• पायथन कोडिंग। पायथन सबसे आम कोडिंग भाषा है जिसे आमतौर पर जावा, पर्ल, या सी/सी ++ के साथ डेटा विज्ञान भूमिकाओं में आवश्यक देखा जाता है।
• हडूप प्लेटफॉर्म।
• SQL डेटाबेस/कोडिंग।
• अपाचे स्पार्क।
• मशीन लर्निंग और एआई।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
• असंरचित डेटा।

ऊपर के अलावा, क्या डेटा साइंटिस्ट के लिए कोडिंग आवश्यक है? डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर पीएच.डी. या सांख्यिकी, कंप्यूटर में मास्टर डिग्री विज्ञान या इंजीनियरिंग। प्रोग्रामिंग : आप जरुरत का ज्ञान होना प्रोग्रामिंग पायथन, पर्ल, सी/सी++, एसक्यूएल, और जावा जैसी भाषाएं-पाइथन के साथ सबसे आम है कोडन भाषा: हिन्दी डेटा विज्ञान में आवश्यक भूमिकाएँ।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं, डेटा विज्ञान कौशल क्या है?

डेटा वैज्ञानिक बहुत कुछ जानने की अपेक्षा की जाती है- मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज्ञान , सांख्यिकी, गणित, आंकड़े विज़ुअलाइज़ेशन, संचार और गहन शिक्षण। मैंने सामान्य देखा डेटा विज्ञान कौशल और विशिष्ट भाषाएं और उपकरण अलग से।

डेटा वैज्ञानिक क्या बनाता है?

अधिक आम तौर पर, ए डेटा वैज्ञानिक कोई है जो जानता है कि कैसे अर्थ निकालना और व्याख्या करना है आंकड़े , जिसमें सांख्यिकी और मशीन सीखने के साथ-साथ मानव होने के लिए उपकरण और विधियों दोनों की आवश्यकता होती है। वह इकट्ठा करने, साफ-सफाई और मूंगिंग की प्रक्रिया में बहुत समय बिताती है आंकड़े , चूंकि आंकड़े कभी साफ नहीं होता।