چطور متخصص علوم داده شویم؟

زبان های پایتون یا R

بطور کلی پایتون و R متداول ترین زبان های برنامه نویسی برای این منظور هستند. پایتون به دلیل قابلیت های تجزیه و تحلیل آماری ، سادگی و خوانایی بالایی که دارد بسیار مورد استفاده قرار میگیرد و بسیاری از مسائل مربوط به علم داده ها را میشود به آسانی با استفاده از زبان برنامه نویسی R حل کرد. تسلط به یکی از آن ها کافی است.

آمار و احتمال و ریاضی

در دنیای ریاضی ، لازم است مفاهیم اولیه و چیز هایی مثل نمونه گیری و توزیع ها و میانگین و میانگینن وزنی و مد و میانه و چیزهایی از این قبیل را بدانید . آمار و احتمال و جبر خطی از جمله مباحثی هستند که در علم داده کاربرد زیادی دارد و استفاده از مفاهیم آماری به گونه ای است که با بحث تحلیل داده و داده کاوی عجین شده است.

یادگیری ماشین

شما باید با الگوریتم های یادگیری ماشین با نظارت و یادگیری بدون نظارت مانند رگرسیون خطی ، رگرسیون لجستیک ، خوشه بندی K-means ، درخت تصمیم ، K نزدیکترین همسایه و… آشنا باشید. خوشبختانه ، بیشتر الگوریتم های یادگیری ماشین را میشود با استفاده از زبان برنامه نویسی R و یا کتابخانه های پایتون پیاده سازی کرد.

ویژوالایزیشن

مهارت مهم دیگر مهارت نمایش داده ها است. این کار گاهی در خود زبان برنامه نویسی و خیلی ساده و خوب انجام میشود و گاهی بسیار هنرمندانه و با برنامه های گرافیکی و گاهی با ابزاری مثل تبلو انجام میشود. با هر چی که کار می کنید باید بدونید این لایه ای است که نتیجه کل کار شما را با یک مدیر نشان می دهد یا باعث میشود عموم با محصول فکر شما ارتباط برقرار کنند .

پایگاه های داده

دانشمند داده با داده ها کار میکند. خیلی وقت ها این داده ها در انواع پایگاه های داده هستند. اگر شما مای اسکوئل پستگره و مایکروسافت اسکوئل سرور را بلد باشید کلی جلو هستید چه برسد به آگاهی عمومی درمورد چیز هایی مثل مونگو و حتی سیستم هایی مثل اسپارک و مپ ریدوس.

مفاهیم کلان داده

امروزه اغلب مسائل تحلیل داده ای که دانشمندان داده و داده کاو ها با آن سر و کار دارند دارای ویژگی های یک مساله کلان است . با توجه به اینکه در حال حاضر و با توسعه وب و شبکه های اجتماعی مسائل کلان داده متعددی پیش روی پژوهشگران است یک دانشمند داده نیاز دارد با مفاهیم این حوزه و حتی برخی ابزارهای آن آشنایی داشته باشد.