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MADHAPUR Y KONDAPUR
¿Qué es un científico de datos? ¿Qué hacen los científicos de datos? Los científicos de datos combinan estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, capturar datos de maneras ingeniosas, la capacidad de ver las cosas de manera diferente para encontrar patrones, junto con las actividades de limpieza, preparación y alineación de los datos.
- La base de los grandes datos es que se está rastreando toda su actividad en Internet. ¿No es eso un poco aterrador?
- ¿Cuáles son las tecnologías de big data utilizadas en el almacenamiento de datos?
- Soy un estudiante de secundaria interesado en Data Science. ¿Cómo puedo comenzar a aprender y jugar con conjuntos de datos?
- ¿Qué clases debo tomar en CMU si quiero ser un científico de datos?
- ¿Los científicos de datos estarán a la altura de nuestras expectativas o los grandes datos serán una decepción?
Al tratar con datos no estructurados y estructurados, Data Science es un campo que abarca todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos. En pocas palabras, Data Science es un término general para las técnicas utilizadas cuando se trata de extraer conocimientos e información de los datos.
El ochenta y ocho por ciento de los científicos de datos tienen una maestría y el 46% tienen doctorados. Otras habilidades que los científicos de datos necesitan incluyen:
- Conocimiento profundo de SAS y / o R. Para Data Science, generalmente se prefiere R.
- Codificación Python: Python es el lenguaje de codificación más común que se usa en ciencia de datos junto con Java, Perl, C / C ++.
- Plataforma Hadoop: aunque no siempre es un requisito, conocer la plataforma Hadoop sigue siendo el preferido para el campo. La experiencia en Hive o Pig es una gran ventaja.
- Base de datos / codificación SQL: aunque NoSQL y Hadoop son el foco principal para los científicos de datos, los candidatos preferidos pueden escribir y ejecutar consultas complejas en SQL.
- Trabajar con datos no estructurados: es extremadamente importante que un científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados, ya sea de las redes sociales, videos, audio u otras fuentes.
