Jak rozpocząć karierę Data scientist? cz. 2

Pierwsza część artykułu: data scientist kariera Naucz się analizy, manipulacji i wizualizacji danych Aby pracować z danymi w Pythonie, powinieneś nauczyć się korzystać z biblioteki pandas . Pandas zapewnia wydajną strukturę danych (zwaną „DataFrame”), która jest odpowiednia dla danych tabelarycznych z kolumnami różnych typów, podobnie jak arkusz kalkulacyjny programu Excel lub tabela SQL. Zawiera narzędzia do odczytywania i… Czytaj dalej Jak rozpocząć karierę Data scientist? cz. 2

Data science – najczęściej zadawane pytania, cz. 1

Czym jest nauka o danych? Jakie są zastosowania data science? Czy data science jest dobrym kierunkiem w procesie lead generation? Czy kariera analityka danych jest łatwa? Czym jest nauka o danych w prostych słowach? Naukę o danych w prostych słowach można zdefiniować jako interdyscyplinarną dziedzinę badań, która wykorzystuje dane do różnych celów badawczych i sprawozdawczych,… Czytaj dalej Data science – najczęściej zadawane pytania, cz. 1

Data science – kariera

Teraz, gdy w poprzednim artykule dowiedzieliśmy się, dlaczego firmy potrzebują data science, zobaczmy, dlaczego nauka o danych jest lukratywną opcją kariery. Kim jest analityk danych Analityk danych identyfikuje ważne pytania, zbiera odpowiednie dane z różnych źródeł, przechowuje i porządkuje dane, rozszyfrowuje przydatne informacje, a na koniec przekłada je na rozwiązania biznesowe i przekazuje wyniki, aby… Czytaj dalej Data science – kariera

Data science – podstawowe informacje

Data Science nadal jest gorącym tematem wśród wykwalifikowanych specjalistów i organizacji, które koncentrują się na gromadzeniu danych i wyciąganiu z nich znaczących wniosków, aby wspomóc rozwój firmy. Wiele danych jest zasobem każdej organizacji, ale tylko wtedy, gdy są efektywnie przetwarzane. Potrzeba przechowywania wzrosła wielokrotnie, gdy weszliśmy w erę big data. Do 2010 r. główny nacisk kładziono na budowanie… Czytaj dalej Data science – podstawowe informacje