Postoji li programiranje u znanosti o podacima?
Postoji li programiranje u znanosti o podacima?

Video: Postoji li programiranje u znanosti o podacima?

Video: Postoji li programiranje u znanosti o podacima?
Video: 30 глупых вопросов Data Engineer [Карьера в IT] 2024, Svibanj
Anonim

Morate imati znanje o programiranje jezicima kao što su Python, Perl, C/C++, SQL i Java – pri čemu je Python najčešći jezik kodiranja potreban u znanost o podacima uloge. Programiranje jezici vam pomažu očistiti, masirati i organizirati nestrukturirani skup podaci.

Nakon toga se može zapitati koji se programski jezik koristi u znanosti o podacima?

Nedavno istraživanje od skoro 24 000 podaci profesionalci tvrtke Kaggle otkrili su da su Python, SQL i R najpopularniji programski jezici . Uvjerljivo najpopularniji je bio Python (83% korišteni ). Osim toga, 3 od 4 podaci profesionalci su preporučili da aspirant znanstvenici podataka prvo nauči Python.

Netko se također može pitati, možete li biti podatkovni znanstvenik bez kodiranja? Međutim, budući da potražnja daleko nadmašuje ponudu, tvrtke često zapošljavaju pojedince bez diplomski studij. Dakle, dok vas ne moraju nužno imati posebnu diplomu, ti to činiš trebaju vještine. Postoje tri glavna znanost o podacima skupovi vještina: statistika, programiranje , i poslovno znanje.

Slično se može pitati, je li znanost o podacima bolja od programiranja?

Ključne razlike između Znanost o podacima vs Softversko inženjerstvo Znanost o podacima pomaže u donošenju dobrih poslovnih odluka obradom i analizom podaci ; dok softversko inženjerstvo čini proces razvoja proizvoda strukturiranim. Znanost o podacima pokreće se podaci ; softversko inženjerstvo je vođeno potrebama krajnjih korisnika.

Kako se Python koristi u znanosti o podacima?

Piton je moćan jezik. Piton je korišteni od strane programera koji se žele udubljivati podaci analizu ili primjenu statističkih tehnika (i od strane programera koji se okreću znanost o podacima ) Ima ih dosta Znanstveni Python paketi za podaci vizualizacija, strojno učenje, obrada prirodnog jezika, složeno podaci analiza i više.

Preporučeni: