데이터 과학자 무엇입니까?

데이터 과학 데이터로부터 지식의 일반화 추출의 연구는, 아직 키워드는 과학. 그것은 다양한 요소를 통합하고 다양한 분야에서 기술과 이론을 기반으로, 신호 처리를 포함, 수학, 확률 모델, 기계 학습, 컴퓨터 프로그래밍, 통계, 데이터 엔지니어링, 패턴 인식과 학습, 시각화, 불확실성 모델링, 데이터웨어 하우징, 데이터 상품을 데이터로부터 의미를 추출하고, 생성 목표 및 고성능 컴퓨팅. 데이터 과학 화두입니다, 자주 분석 또는 빅 데이터와 같은 의미로 사용, 그는 종종 데이터 처리를 포함하는 것을 마케팅에 대한 학대, 특히에 다시 브랜드 경쟁력 인텔리전스 및 비즈니스 분석 접근 방식을 기존의. 데이터 과학은 큰 데이터를 항상 할 필요는 없다, 그러나, 데이터가 스케일링된다는 사실이 큰 데이터를 데이터 과학의 중요한 측면을 만든다.

데이터 과학의 개업는 데이터 과학자라고. 데이터 과학자들은 몇 가지 과학 분야에 깊은 전문 기술을 도입을 통해 복잡한 데이터 문제를 해결. 그것은 일반적으로 데이터 과학자들은 수학의 다양한 요소와 함께 작동 할 수있는 것으로 예상된다, 통계 및 컴퓨터 과학, 이 주제에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다하지만,. 그러나, 데이터 과학자는 다른 두 개 또는 세에서 하나 또는이 분야의 두 가지와 실력의 전문가가 될 가능성이 높습니다. 이 데이터 과학 팀으로 실시되어야 함을 의미, 어디 팀의 구성원에 걸쳐 모든 분야에 걸쳐 전문 지식과 능력이있다.

좋은 데이터 과학자들은 최종 결과의 폭 넓은 스펙트럼을 달성하기 위해 자신의 기술을 적용 할 수 있습니다. 이들 중 일부는 다양한 데이터 소스를 검색하고 해석하는 기능을 포함, 하드웨어에도 불구하고 많은 양의 데이터를 관리, 소프트웨어 및 대역폭 제한, 함께 데이터 소스를 병합, 데이터 세트의 일관성을 보장, 이해 데이터에 도움이 시각화를 만들, 데이터를 사용하는 수학 모델을 구축, 현재와​​ 전문가와 자신의 팀의 과학자들에게 데이터 통찰력 / 연구 결과를 통신하고 순진한 관객들에게 필요한 경우. 데이터 과학자들이 사용 스킬 세트와 역량은 매우 다양. 데이터 과학자들은 경쟁 정보의 일부입니다, 활동을 포괄하는 신흥 필드, 이러한 데이터 마이닝 및 분석 등, 즉, 기업이 경쟁력을 확보 할 수 있습니다.

데이터 과학 기술에 미치는 영향 우리는 다양한 영역에 걸쳐 데이터와 행위 조사에 액세스하는 방법, 생물 과학을 포함하여, 의료 정보학, 사회 과학 및 인문학.

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