Datavitenskap er et tverrfaglig felt av vitenskapelige metoder som behandler algoritmer og systemer for å trekke ut kunnskap eller innsikt fra data i ulike former, enten strukturert eller ustrukturert i likhet med datautvinning. Big Data Analytics eller Data Science er et veldig vanlig begrep i IT-bransjen fordi alle vet at dette er et fancy begrep som vil hjelpe oss med å håndtere den enorme mengden data vi genererer i disse dager. La oss finne ut hvilke ferdigheter som kreves:

Datavitenskap er et tverrfaglig felt som kombinerer statistikk informatikk og domeneekspertise for å trekke ut innsikt og kunnskap fra data. Ferdighetene som kreves for datavitenskap kan bredt klassifiseres i tekniske ferdigheters domeneekspertise og myke ferdigheter.

hvor mange millioner er det i en milliard

1. Tekniske ferdigheter:
   Datavitenskap krever ferdigheter i programmeringsspråk som Python eller R datavisualiseringsverktøy som Tableau eller Power BI-databaser som SQL og maskinlæringsalgoritmer. Dataforskere bør ha en solid forståelse av datamanipulasjons- og analyseteknikker, inkludert datarensende transformasjon og funksjonsteknikk.
2. Domeneekspertise:
   Dataforskere bør ha en forståelse av forretningsdomenet de jobber i. For eksempel bør en dataforsker i helsevesenet ha kunnskap om medisinske terminologier og arbeidsflyter i helsevesenet. På samme måte bør en dataforsker innen finans ha forståelse for finansielle instrumenter og markeder.
3. Myke ferdigheter:
   Myke ferdigheter som kommunikasjonssamarbeid og problemløsning er avgjørende for en vellykket dataforsker. Datavitere bør kunne kommunisere komplekse tekniske konsepter til ikke-tekniske interessenter på en klar og kortfattet måte. De skal også være i stand til å samarbeide i et teammiljø og ha sterke problemløsningsevner for å identifisere og løse komplekse problemer.

Oppsummert krever datavitenskap teknisk kompetanse i programmeringsspråk dataanalyse og maskinlæringsalgoritmer domeneekspertise innen det relevante feltet og sterke myke ferdigheter som kommunikasjonssamarbeid og problemløsning. En godt avrundet dataforsker med ekspertise på disse områdene kan trekke ut innsikt og kunnskap fra data og drive forretningsverdi.

Datavitenskap er et tverrfaglig felt som involverer bruk av statistiske og beregningstekniske teknikker for å trekke ut innsikt fra data. Noen av nøkkelferdighetene som kreves for en karriere innen datavitenskap inkluderer:

grep kommando i linux

Programmeringsferdigheter:ferdigheter i ett eller flere programmeringsspråk som Python R eller SQL er avgjørende for å jobbe med data.Statistikk og sannsynlighet:forståelse av statistiske begreper som sannsynlighetsfordelinger hypotesetesting og regresjonsanalyse er nødvendig for dataanalyse og modellering.Maskinlæring:kunnskap om maskinlæringsalgoritmer og teknikker for å bygge prediktive modeller er avgjørende for datavitenskap.Datakrangel:Evnen til å rense organisere og manipulere store datasett er en viktig ferdighet for dataforberedelse.Datavisualisering: evnen til å skape klare og effektive visualiseringer av data er viktig for å formidle innsikt og funn til andre.Kommunikasjonsferdigheter:å kunne forklare komplekse datakonsepter til ikke-tekniske interessenter er avgjørende for datavitenskap.

Domenekunnskap: å forstå den spesifikke bransje- eller forretningskonteksten der data analyseres er viktig for å tolke og anvende innsikten som genereres.