データサイエンティストとは何ですか?

データ科学 データからの知識の一般化抽出の研究があります, まだキーワードがあります 科学. これは、様々な要素を取り入れ、多くの分野の技術と理論に基づいています, 信号処理を含みます, 数学, 確率モデル, 機械学習, コンピュータープログラミング, 統計, データ工学, パターン認識と学習, 可視化, 不確実性モデリング, データウェアハウジング, データから意味を抽出し、データ製品を生み出すことを目標とし、ハイパフォーマンスコンピューティング. データ科学は、流行語であります, 多くの場合、分析やビッグデータと互換的に使用, それは、多くの場合、データ処理を伴うものを販売するために虐待されています, 特定の再ブランドで競争力のあるインテリジェンスとビジネス分析のアプローチを既存の. データ・サイエンスは、ビッグデータのために常にである必要はありません, しかしながら, データがスケールアップしているという事実は、ビッグデータにデータ科学の重要な側面を作ります.

データ科学の開業医は、データ科学者と呼ばれています. データ科学者は、いくつかの科学的な規律に深い専門知識を利用して、複雑なデータの問題を解決します. 一般に、データ科学者は数学の様々な要素と協力できることを期待されています, 統計とコンピュータサイエンス, これらの科目の専門知識は必要ありませんが、. しかしながら, データ科学者は、ほとんどのこれらの分野の1つまたは2つだけの専門家である可能性が高いと別の2または3に堪能です. これは、データ科学はチームとして実施されなければならないことを意味します, チームのメンバーシップ全体であらゆる分野にわたる専門知識と能力があるところ.

グッドデータ科学者は、最終結果の広いスペクトルを達成するために自分のスキルを適用することができます. これらの中には、豊富なデータソースを見つけて解釈する能力が含まれます, ハードウェアにもかかわらず、大量のデータを管理します, ソフトウェアおよび帯域幅の制約, 一緒にデータソースをマージ, データ・セットの一貫性を確保, 理解データを支援するための視覚化を作成します, データを使用して数学的モデルを構築します, 現在、そのチームの専門家や科学者にデータの洞察/発見を伝え、ナイーブ聴衆に必要な場合. データ科学者が採用するスキルセットと能力は大きく異なります. データ科学者は、競争力のあるインテリジェンスの不可欠な部分であります, 活動の数を含む新興分野, そのようなデータマイニングや分析など, それは、企業が競争力を獲得することができます.

私たちは、さまざまなドメイン間でのデータや行動の研究へのアクセス方法、データの科学技術への影響, 生物科学を含みます, 医療情報, 社会科学、人文科学.

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