Datová věda je interdisciplinární obor vědeckých metod, které zpracovávají algoritmy a systémy k získávání znalostí nebo náhledů z dat v různých formách, ať už strukturovaných nebo nestrukturovaných, podobně jako dolování dat. Big Data Analytics nebo Data Science je velmi běžný termín v IT průmyslu, protože každý ví, že je to nějaký luxusní termín, který nám pomůže vypořádat se s obrovským množstvím dat, které v dnešní době generujeme. Pojďme zjistit, jaké jsou požadované dovednosti:

Datová věda je multidisciplinární obor, který spojuje statistiku, počítačovou vědu a odborné znalosti z oblasti k získávání poznatků a znalostí z dat. Dovednosti požadované pro datovou vědu lze obecně rozdělit na odbornost v oblasti technických dovedností a měkké dovednosti.

číst ze souboru csv v jazyce Java

1. Technické dovednosti:
   Datová věda vyžaduje znalost programovacích jazyků, jako je Python nebo R nástroje pro vizualizaci dat, jako je Tableau nebo databáze Power BI, jako je SQL a algoritmy strojového učení. Vědci zabývající se daty by měli dobře rozumět technikám manipulace a analýzy dat, včetně transformace čištění dat a inženýrství funkcí.
2. Odbornost domény:
   Data vědci by měli rozumět obchodní doméně, ve které pracují. Například datový vědec ve zdravotnictví by měl mít znalosti o lékařské terminologii a pracovních postupech ve zdravotnictví. Podobně by datový vědec ve financích měl rozumět finančním nástrojům a trhům.
3. Měkké dovednosti:
   Měkké dovednosti, jako je komunikační spolupráce a řešení problémů, jsou nezbytné pro úspěšného datového vědce. Vědci zabývající se daty by měli být schopni sdělit složité technické koncepty netechnickým zainteresovaným stranám jasným a stručným způsobem. Měli by být také schopni spolupracovat v týmovém prostředí a měli by mít silné dovednosti při řešení problémů k identifikaci a řešení složitých problémů.

Stručně řečeno, datová věda vyžaduje technickou odbornost v oblasti analýzy dat programovacích jazyků a doménových znalostí algoritmů strojového učení v příslušné oblasti a silné měkké dovednosti, jako je komunikační spolupráce a řešení problémů. Zkušený datový vědec s odbornými znalostmi v těchto oblastech dokáže z dat získat poznatky a znalosti a zvýšit obchodní hodnotu.

Datová věda je interdisciplinární obor, který zahrnuje použití statistických a výpočetních technik k získávání poznatků z dat. Některé z klíčových dovedností požadovaných pro kariéru v datové vědě zahrnují:

volání funkce js z html

Schopnosti programování:Pro práci s daty je nezbytná znalost jednoho nebo více programovacích jazyků, jako je Python R nebo SQL.Statistiky a pravděpodobnost:Pro analýzu dat a modelování je nezbytné pochopení statistických pojmů, jako je testování hypotéz rozdělení pravděpodobnosti a regresní analýza.Strojové učení:znalost algoritmů a technik strojového učení pro vytváření prediktivních modelů je pro datovou vědu zásadní.Spor o data:schopnost čistit organizaci a manipulaci s velkými datovými sadami je důležitou dovedností pro přípravu dat.Vizualizace dat: schopnost vytvářet jasné a efektivní vizualizace dat je důležitá pro předávání postřehů a zjištění ostatním.Komunikační dovednosti:Schopnost vysvětlit složité datové koncepty netechnickým zainteresovaným stranám je pro datovou vědu zásadní.

Znalost domény: pochopení konkrétního odvětví nebo obchodního kontextu, ve kterém jsou data analyzována, je důležité pro interpretaci a aplikaci získaných poznatků.