Почему сертификация Data Science важна для вас? — Строительство

Почему сертификация Data Science важна для вас?

Data Science является одним из самых востребованных навыков на современном рынке труда. Это подкрепляется, казалось бы, неудержимым спросом на этих специалистов. Однако, прежде чем вы окунетесь в получение сертификата, крайне важно знать все аспекты ландшафта вокруг него.

Что такое компоненты науки о данных?

Давайте теперь потратим некоторое время на то, чтобы раскрыть тонкости выборки терминов, которые вы обычно слышите в отношении науки о данных. Некоторые из общих терминов, которые вы, возможно, встретили: визуализация, статистика, глубокое обучение и машинное обучение. Эти термины образуют столпы его компонентов. Это также основные области, когда мы рассматриваем различные части науки о данных. Ожидается, что люди, которые входят в состав команды Data Science, будут экспертами в области статистики. Статистика формирует один из главных навыков. Визуализация также составляет большую часть необходимого набора навыков. Машинное обучение — это не то место, где все работают в команде Data Science. Эта область особенно занята людьми, которые имеют опыт работы в области компьютерных наук, и, в довершение всего, они способны разбивать проблемы на более четкие формы.

Машинное обучение как оно связано с наукой о данных

Что касается машинного обучения, важнейшей частью достижения окончательного решения является обеспечение того, чтобы проблема была сделана как можно более точной. Как только вы достигнете этого, окончательное решение данной проблемы будет очень выполнимым или может быть достигнуто с помощью различных методологий. Учитывая, что в настоящее время существует множество подходов, ориентированных на инструменты, языки программирования R / Python наряду со многими другими эксклюзивными инструментами, такими как SAAS, Data Scientists способны очень быстро формировать модели моделей машинного обучения. В большинстве случаев отдельным лицам обычно не хватает понимания методологий. Чего не хватает этим людям, так это понимания алгоритмов перед использованием инструмента. Это также важный фактор успешного решения проблемы.

Еще одна актуальная тема, о которой уже давно говорят в отрасли, это тема глубокого обучения. Глубокое обучение по сути является частью машинного обучения. По-настоящему мощная вещь, которую дает нам глубокое обучение, заключается в его очень точных моделях, которые он может построить, и в сочетании с его способностью работать с данными более высоких измерений, что было невозможно на более ранних моделях машинного обучения. Даже если вы способны решить проблему в науке о данных с большими измерениями с помощью машинного обучения, сама точность была на недопустимом уровне. Глубокое обучение изменило эту проблему для нас.

Каковы компоненты науки о данных?

  • Статистика о представлении чисел

  • Визуализация о визуалах, которые помогают в общении.

  • Машинное обучение собирается изучать, исследовать и строить алгоритмы.

  • Глубокое обучение является предстоящей областью.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *