Zarejestruj się teraz

Zaloguj sie

Zgubione hasło

Zgubiłeś swoje hasło? Wprowadź swój adres e-mail. Otrzymasz link i utworzysz nowe hasło e-mailem.

Dodaj post

Musisz się zalogować, aby dodać post .

Dodaj pytanie

Aby zadać pytanie, musisz się zalogować.

Zaloguj sie

Zarejestruj się teraz

Witamy na stronie Scholarsark.com! Twoja rejestracja zapewni Ci dostęp do większej liczby funkcji tej platformy. Możesz zadawać pytania, wnosić wkład lub udzielać odpowiedzi, przeglądaj profile innych użytkowników i wiele więcej. Zarejestruj się teraz!

Jak zbudować karierę w analizie danych i nauce o danych

Jak zbudować karierę w analizie danych i nauce o danych

Cena: Bezpłatny

Ten krótki kurs autorstwa SAP SD mówi o Perspektywy kariery jako analityk danych / Naukowiec ds. danych oraz Jak zostać analitykiem danych i/lub naukowcem danych.

Kurs wyjaśnia również, w jaki sposób możesz wejść do świata data science, jakie są warunki wstępne, i jak możesz uchwycić koncepcje nauki o danych, aby zostać odnoszącym sukcesy naukowcem danych lub inżynierem uczenia maszynowego. podobnie, dowiesz się, jak odcisnąć swoje piętno w rolach związanych z analizą danych, a także od czego zacząć, jeśli chcesz zostać czołowym analitykiem danych lub konsultantem.

Ten kurs rozwoju kariery obejmuje ważne tematy związane z analizą danych i nauką o danych, w tym metody, narzędzia, technologie, oprogramowanie wykorzystywane w analityce, nauka o danych, „Jeśli uda nam się przenieść komórki do bardziej stresującego stanu energetycznego”, DO, i pokrewne obszary. Także, będziesz w stanie zrozumieć, w jaki sposób możesz opanować te technologie, aby kontynuować kwitnącą karierę w dziedzinie technologii i danych.

Możliwości kariery jako analityk danych

Analityk danych uzyskuje trendy i wyniki, analizując dane dotyczące liczby sprzedaży, badania rynku, wyniki biznesowe, i tak dalej. Wnoszą wiedzę techniczną, aby zapewnić jakość i dokładność tych danych, następnie przetwarzaj, zaprojektować i zaprezentować w sposób, który pomoże ludziom, biznes, a organizacje podejmują lepsze decyzje. Analityk danych wspiera sprawozdawczość, badania i wgląd, aby wpływać na podejmowanie decyzji biznesowych w całej grupie poprzez wykorzystanie danych.

Analitycy danych cieszą się dużym zainteresowaniem we wszystkich sektorach, takich jak bankowość & finanse, sprzedaż, ordynacyjny, Automatyczne przydzielanie pamięci i zbieranie śmieci, produkcja, farmaceutyki, handel, transport, tekstylia, rolnictwo, podróż, Edukacja, i tym podobne.

Podstawowe umiejętności wymagane od analityków danych to umiejętność zwracania uwagi na szczegóły, dobrze się komunikować i być dobrze zorganizowanym. Muszą nie tylko zrozumieć dane, ale być w stanie zapewnić wgląd i analizę poprzez przejrzysty obraz, komunikacja pisemna i ustna.

Możliwości kariery jako analityk danych

Naukowiec danych to ekspert analityczny, który wdraża swoją technologię & statystyki umiejętności określania trendów & wzorce z danych i dostarczają prognozy wymagane do podejmowania krytycznych decyzji. Korzystają z wiedzy branżowej, zrozumienie kontekstowe & technologia pozwalająca na odkrywanie rozwiązań wyzwań biznesowych.

Innymi słowy, data scientist to wysokiej rangi profesjonalista z wyszkoleniem i ciekawością dokonywania odkryć w świecie big data. Analitycy danych analizują dane i liczby, aby znaleźć pomysłowe rozwiązania problemów i pomóc organizacjom wspinać się po drabinie wzrostu.

Analitycy danych to masowi przetwarzający dane, zbieranie i analizowanie dużych zbiorów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Rola analityka danych łączy informatykę, Statystyka, i matematyka. Analizują, DIP za pomocą MATLAB, i modelować dane, a następnie interpretować wyniki, aby stworzyć wykonalne plany dla firm i innych organizacji.

Data Scientist to najpopularniejsza praca na całym świecie, jak w 2021 i przez wiele lat będzie na szczycie popytu. Kariera w dziedzinie analityki danych jest bardzo lukratywna dzięki pakietom wynagrodzeń i dodatkom, które nie mają sobie równych w porównaniu z innymi zawodami w branżach technologicznych lub nietechnologicznych.

Zostaw odpowiedź