Наука о подацима је интердисциплинарна област научних метода које обрађују алгоритме и системе за извлачење знања или увида из података у различитим облицима, било структурираним или неструктурираним, слично рударењу података. Аналитика великих података или Наука о подацима је веома чест термин у ИТ индустрији јер сви знају да је ово неки отмени термин који ће нам помоћи да се носимо са огромном количином података које генеришемо ових дана. Хајде да сазнамо које су вештине потребне:

Наука о подацима је мултидисциплинарна област која комбинује статистичке рачунарске науке и експертизу у домену како би из података извукла увид и знање. Вештине потребне за науку о подацима могу се широко класификовати на експертизу у домену техничких вештина и меке вештине.

референтни типови података у Јави

1. Техничке вештине:
   Наука о подацима захтева познавање програмских језика као што су Питхон или Р алати за визуелизацију података као што су Таблеау или Повер БИ базе података као што су СКЛ и алгоритми за машинско учење. Научници података треба да имају добро разумевање техника манипулације подацима и анализе, укључујући трансформацију чишћења података и инжењеринг карактеристика.
2. Стручност у домену:
   Научници података треба да имају разумевање пословног домена у коме раде. На пример, научник података у здравству треба да познаје медицинске терминологије и токове рада у здравству. Слично, научник података у финансијама треба да има разумевање финансијских инструмената и тржишта.
3. Меке вештине:
   Меке вештине као што су комуникацијска сарадња и решавање проблема су од суштинског значаја за успешног научника података. Научници података треба да буду у стању да саопште сложене техничке концепте нетехничким заинтересованим странама на јасан и концизан начин. Такође би требало да буду у стању да сарађују у тимском окружењу и да имају јаке вештине решавања проблема да идентификују и решавају сложене проблеме.

Укратко, наука о подацима захтева техничко знање у области анализе података програмских језика и алгоритама машинског учења у домену експертизе у релевантној области и јаких меких вештина као што су комуникацијска сарадња и решавање проблема. Добро заокружен научник података са експертизом у овим областима може извући увиде и знање из података и повећати пословну вредност.

Наука о подацима је интердисциплинарна област која укључује коришћење статистичких и рачунарских техника за извлачење увида из података. Неке од кључних вештина потребних за каријеру у науци о подацима укључују:

Вештине програмирања:познавање једног или више програмских језика као што су Питхон Р или СКЛ је од суштинског значаја за рад са подацима.Статистика и вероватноћа:разумевање статистичких концепата као што су тестирање хипотеза дистрибуције вероватноће и регресиона анализа је неопходно за анализу података и моделирање.Машинско учење:познавање алгоритама и техника машинског учења за изградњу предиктивних модела је кључно за науку о подацима.Спор података:способност чистог организовања и манипулисања великим скуповима података је важна вештина за припрему података.Визуелизација података: способност креирања јасних и ефикасних визуелизација података је важна за преношење увида и налаза другима.Комуникационе вештине:способност да објасни комплексне концепте података нетехничким заинтересованим странама је критична за науку о подацима.

Познавање домена: разумевање специфичне индустрије или пословног контекста у којем се подаци анализирају је важно за тумачење и примену добијених увида.

јавасцрипт вишелинијски стринг