course
Introduction to DataLab
- De bazăNivel de calificare
- 4.5+
- 295
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
Raportare
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.course
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
Raportare
course
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Raportare
Știința datelor este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind abilități de programare, metode științifice, algoritmi și multe altele, specialiștii în știința datelor analizează datele pentru a forma informații concrete.
Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor științei datelor este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța știința datelor. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse care te pot ajuta să înveți în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, specialiștii în știința datelor au nevoie de abilități de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, știința datelor necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, gestionare a datelor și gestionare a bazelor de date. Abilitățile de învățare automată și de învățare profundă pot fi, de asemenea, utile.
Într-o oarecare măsură, aproape fiecare industrie poate utiliza știința datelor. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc știința datelor pentru a detecta și vindeca boli, în timp ce companiile financiare o folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Toate tipurile de industrii utilizează știința datelor pentru marketing, cum ar fi construirea de sisteme de recomandare și analizarea pierderii clienților.
Da, știința datelor se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și din întreaga lume. Este, de asemenea, una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, specialiștii în științe ale datelor cu experiență câștigă în medie 97.609 dolari și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva lucruri de luat în considerare aici. În primul rând, diplomele în știința datelor pot fi competitive pentru a fi accesate, necesitând adesea note constant mari. În mod similar, multe dintre abilitățile necesare pentru știința datelor necesită mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni toate elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a asigura o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de ceva experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Cu toate acestea, datorită sintaxei sale relativ simple, limbajul de programare Python este adesea alegerea preferată printre începători.
Pentru o persoană fără experiență anterioară în programare și/sau cunoștințe matematice, poate dura de obicei între 7 și 12 luni de studii intensive pentru a ajunge la nivelul unui om de știință a datelor începător. Cu toate acestea, este important de reținut că învățarea doar a bazelor teoretice ale științei datelor nu te poate transforma într-un adevărat om de știință a datelor.
După ce stăpânești fundamentele științei datelor, te poți specializa într-o varietate de domenii, inclusiv învățare automată, inteligență artificială, analiza big data, analiză și inteligență de afaceri, data mining și multe altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.