Ilmu Data: Ilmu Novel Satu hal

Ilmu Data: Ilmu Novel Satu hal

Secara total, saya merasa diri saya prihatin tentang karier teman-teman saya dalam mengejar ilmu rekaman. Desakan kekosongan sejati bagi para ilmuwan rekaman, analis rekaman, insinyur rekaman, dan formulir memicu nyala rasa ingin tahu saya.

Dari apa yang saya penuhi mengisi catatan ilmu pengetahuan di atas dasar yayasan setiap hari membenarkan catatan dari jumlah yang tampaknya tak terbatas dan mungkin juga akan punah untuk aplikasi yang tak terhitung, setiap sektor industri apalagi ke ratusan organisasi. Berada pada periode revolusi industri keempat, hampir tidak akan lagi percaya melakukan industri tanpa catatan.

“APA SAJA PROSPEK DALAM ILMU DATA?”

Hari ini, Sembilan puluh% dari panggilan itu untuk catatan analis dan ilmuwan catatan. Sesuai dengan NASCOM, lebih dari 1 lakh pekerjaan alternatif dari lingkungan tersebut. Jika Anda mungkin akan juga mungkin untuk melabeli situasi Anda di sektor ini, izinkan saya menghadirkan Anda, inilah saatnya faktual. Jelajahi jendela, diikuti dengan pelatihan yang diinginkan dan juga Anda akan menyingsingkan lengan baju Anda untuk bersaing dengan merangkak.

“JADI … BAGAIMANA KITA MENGATASI?”

Ilmuwan data membutuhkan posisi kemampuan eksplisit; khususnya di tiga bidang utama – aritmatika, teknologi, dan ketajaman industri.

Sebelum persyaratan yang disebutkan di atas, pelatihan memegang posisi utama. Langkah pertama adalah belajar gelar Sarjana di kedua bidang-

• Ilmu laptop

• Aritmatika

• Teknik

• Statistik.

Diekor oleh gelar Master di

• Aritmatika

• ilmu data

• Statistik, dll.,

Berakhir dengan gelar PhD.

“PERSYARATAN TAMBAHAN?”

Memiliki jumlah pelajaran apa pun mungkin akan dianggap sebagai kurang kritis jika ada kekurangan kemampuan teknis. Ilmuwan data harus memiliki talenta pc yang kuat, yang mencakup:

Data Mining: ini berada di bawah kelas keterampilan matematika. Penambangan adalah untuk mengambil catatan dari gudang catatan. Banyak mogul industri membutuhkan diagnosis kuantitatif pengetahuan dan membuat manekin analitis.

Pemrograman R : bahasa ini adalah sumber daya yang sangat berguna bagi para ilmuwan yang bercita-cita tinggi. Di ulangi untuk mengisi apresiasi intensif dari analisis pengetahuan, pemrograman R adalah solusinya.

Python : itu tidak diragukan lagi bahasa pemrograman yang paling fleksibel dan mungkin juga akan punah di hampir setiap tugas catatan sains.

Pembelajaran mesin : ini adalah aspek kecerdasan buatan. Target pembelajaran mesin di komputer pemrograman untuk diajarkan dari catatan tanpa campur tangan manusia

AI : sebagian besar dari total orang dewasa muda memiliki gagasan tentang apa itu kecerdasan Sintetik, berhutang kepada Tony Stark (MCU persona). Untuk pengocok, AI adalah tren maju untuk lingkungan, yang mengarah ke robotika manusia. Pemeriksaan menunjukkan bahwa ini mungkin akan memberikan dampak pada generasi mendatang.

“KESALAHAN KESALAHAN”

Mungkin ada pengaruh salah yang mencolok dari para ilmuwan pengetahuan dan analis catatan yang sinkron. Seorang analis catatan diberi tanggung jawab untuk memperbaiki masalah yang diberikan, memeriksa, dan menyortir catatan dan menafsirkannya benar ke dalam daftar lengkap. Sedangkan seorang ilmuwan mencatat merumuskan jawaban yang menantang untuk bertujuan untuk sektor yang relevan.

Digitalisasi dunia kita secara konsekuen berakhir dengan keinginan yang kuat untuk karier yang menguntungkan. Para ilmuwan data memimpin dalam sepuluh pemanggilan paling segar di kepala. Lama pergi adalah hari-hari industri put dulu ideal ditandai oleh ahli quo fisik quo. Sekarang, seluruh bundel dan caboodle Anda terkomputerisasi.

Dari pengenalan gambar dalam Fb dan solusi pada ratusan platform eCommerce (Amazon, Flipkart dll) untuk menghubungkan pengakuan di Siri dan Cortana dan efektivitas operasional dalam catatan logistik, ilmu pengetahuan adalah persyaratan utama.

You May Also Like

About the Author: adminjaya

Leave a Reply

Your email address will not be published.