Ar duomenų moksle yra programavimo?
Ar duomenų moksle yra programavimo?

Video: Ar duomenų moksle yra programavimo?

Video: Ar duomenų moksle yra programavimo?
Video: Programavimo kalba java #0 Baziniai duomenų tipai: int, float, char, String, Double ir kt. 2024, Gegužė
Anonim

Jūs turite turėti žinių apie programavimas kalba, pvz., Python, Perl, C/C++, SQL ir Java, o Python yra dažniausia kodavimo kalba, kurios reikalaujama duomenų mokslas vaidmenis. Programavimas kalbos padeda išvalyti, masažuoti ir sutvarkyti nestruktūruotą rinkinį duomenis.

Vėliau taip pat galima paklausti, kokia programavimo kalba naudojama duomenų moksle?

Neseniai atlikta apklausa, kurioje dalyvavo beveik 24 tūkst duomenis Kaggle specialistai atskleidė, kad Python, SQL ir R yra populiariausi programavimo kalbos . Pats populiariausias buvo Python (83 proc. naudojamas ). Be to, 3 iš 4 duomenis specialistai rekomendavo, kad siekiantis duomenų mokslininkai Pirmiausia išmokite Python.

Taip pat galima paklausti, ar galite būti duomenų mokslininku be kodavimo? Tačiau, kadangi paklausa gerokai viršija pasiūlą, įmonės dažnai samdo asmenis be magistro laipsnį. Taigi kol tu nebūtinai reikia specialaus laipsnio, tu darai reikia įgūdžių. Yra trys pagrindiniai duomenų mokslas įgūdžių rinkiniai: statistika, programavimas , ir verslo žinios.

Panašiai galima paklausti, ar duomenų mokslas yra geresnis už programavimą?

Pagrindiniai skirtumai tarp Duomenų mokslas vs Programinės įrangos inžinerija Duomenų mokslas padeda priimti gerus verslo sprendimus apdorojant ir analizuojant duomenis ; kadangi programinės įrangos inžinerija gaminių kūrimo procesą daro struktūrizuotą. Duomenų mokslas yra vairuojamas duomenis ; programinės įrangos inžineriją lemia galutinio vartotojo poreikiai.

Kaip Python naudojamas duomenų moksle?

Python yra galinga kalba. Python yra naudojamas programuotojai, norintys įsigilinti duomenis analizuoti arba taikyti statistinius metodus (ir kūrėjų, kurie kreipiasi į duomenų mokslas ) Yra daug Python mokslinis paketai skirti duomenis vizualizacija, mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas, kompleksas duomenis analizė ir dar daugiau.

Rekomenduojamas: