Duomenų mokslas yra tarpdisciplininė mokslinių metodų, procesų algoritmų ir sistemų sritis, siekiant išgauti žinias ar įžvalgas iš duomenų įvairiomis formomis, struktūrinėmis arba nestruktūrizuotomis, panašiomis į duomenų gavybą. Didelių duomenų analizė arba duomenų mokslas yra labai paplitęs terminas IT pramonėje, nes visi žino, kad tai išgalvotas terminas, padėsiantis mums susidoroti su didžiuliu duomenų kiekiu, kurį šiomis dienomis generuojame. Išsiaiškinkime, kokių įgūdžių reikia:

Duomenų mokslas yra daugiadalykė sritis, kuri sujungia statistikos kompiuterių mokslą ir srities žinias, kad iš duomenų gautų įžvalgas ir žinias. Duomenų mokslui reikalingi įgūdžiai gali būti plačiai suskirstyti į techninių įgūdžių srities patirtį ir minkštuosius įgūdžius.

dvejetainių medžių rūšys

1. Techniniai įgūdžiai:
   Duomenų mokslui reikia mokėti naudotis programavimo kalbomis, tokiomis kaip Python arba R duomenų vizualizacijos įrankiai, pvz., „Tableau“ arba „Power BI“ duomenų bazės, pvz., SQL ir mašininio mokymosi algoritmai. Duomenų mokslininkai turėtų gerai išmanyti duomenų apdorojimo ir analizės metodus, įskaitant duomenų valymo transformaciją ir funkcijų inžineriją.
2. Domeno ekspertizė:
   Duomenų mokslininkai turėtų suprasti verslo sritį, kurioje jie dirba. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros duomenų mokslininkas turėtų žinoti medicinos terminus ir sveikatos priežiūros darbo eigą. Panašiai duomenų mokslininkas finansų srityje turėtų išmanyti finansines priemones ir rinkas.
3. Minkšti įgūdžiai:
   Minkšti įgūdžiai, tokie kaip bendravimas ir problemų sprendimas, yra būtini sėkmingam duomenų mokslininkui. Duomenų mokslininkai turėtų turėti galimybę aiškiai ir glaustai perduoti sudėtingas technines koncepcijas netechninėms suinteresuotosioms šalims. Jie taip pat turėtų gebėti bendradarbiauti komandinėje aplinkoje ir turėti stiprių problemų sprendimo įgūdžių, kad nustatytų ir spręstų sudėtingas problemas.

Apibendrinant, duomenų mokslas reikalauja techninių programavimo kalbų duomenų analizės ir mašininio mokymosi algoritmų srities žinių atitinkamoje srityje ir stiprių minkštųjų įgūdžių, tokių kaip bendravimas ir problemų sprendimas. Puikiai sukaupęs duomenų mokslininkas, turintis patirties šiose srityse, gali iš duomenų gauti įžvalgų ir žinių bei padidinti verslo vertę.

Duomenų mokslas yra tarpdisciplininė sritis, apimanti statistinių ir skaičiavimo metodų naudojimą, siekiant išgauti įžvalgas iš duomenų. Kai kurie pagrindiniai įgūdžiai, reikalingi duomenų mokslo karjerai, yra šie:

sukurti java giją

Programavimo įgūdžiai:Vienos ar kelių programavimo kalbų, tokių kaip Python R arba SQL, mokėjimas yra būtinas dirbant su duomenimis.Statistika ir tikimybė:Duomenų analizei ir modeliavimui būtina suprasti statistines sąvokas, tokias kaip tikimybių pasiskirstymo hipotezių tikrinimas ir regresinė analizė.Mašininis mokymasis:Mašininio mokymosi algoritmų ir nuspėjamųjų modelių kūrimo metodų žinios yra labai svarbios duomenų mokslui.Duomenų ginčas:gebėjimas išvalyti didelius duomenų rinkinius ir jais manipuliuoti yra svarbus duomenų rengimo įgūdis.Duomenų vizualizacija: gebėjimas kurti aiškias ir veiksmingas duomenų vizualizacijas yra svarbus norint perduoti įžvalgas ir išvadas kitiems.Bendravimo įgūdžiai:gebėjimas paaiškinti sudėtingas duomenų sąvokas netechninėms suinteresuotosioms šalims yra labai svarbus duomenų mokslui.

Sritys žinios: suprasti konkrečią pramonės ar verslo kontekstą, kuriame analizuojami duomenys, svarbu interpretuoti ir pritaikyti gautas įžvalgas.