Blog

επιστήμονας δεδομένων
5 Δεκέμβριος 2017

Πώς να γίνετε Certified Expert Data Scientist;

Πώς να γίνετε Data Scientist;

Data Scientist : Η Data Science είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που χρησιμοποιεί πολυάριθμα σύνολα εμπειρογνωμοσύνης - μετρήσεις, προγραμματισμό, μηχανική μάθηση, εξόρυξη δεδομένων, και εξέταση - να επικεντρωθεί η μάθηση και χρήσιμα κομμάτια γνώσης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να πάρουν βασικές επιχειρηματικές επιλογές. Με μια έκρηξη δεδομένων σε ολόκληρο τον τόπο, η επιστήμη των δεδομένων έχει κερδίσει την ιδιότητα να είναι standout μεταξύ των πιο διαδεδομένων και κερδοφόρα αυξανόμενα επαγγέλματα για το τι πρόκειται να έρθει. Η μετατροπή σε έναν ερευνητή δεδομένων δεν είναι μια απλή πράξη δεδομένου ότι υποχρεώνει τους εμπειρογνώμονες να είναι σπουδαίοι σε πολλά εδάφη ικανότητας όπως η αριθμητική, η μηχανική λογισμικού, η πραγματική μάθηση, η μηχανική διάλεκτος, η προκαταρκτική εξέταση, η βάση δεδομένων, οι έρευνες. Για να επιτευχθούν αυτά τα διάφορα σύνολα εμπειρογνωμοσύνης, είναι βασικό να πάρουμε επίσημη προετοιμασία από ένα φημισμένο ίδρυμα μάθησης που έχει το επιτακτικό πλαίσιο και τη μάθηση των περιουσιακών στοιχείων για την εκπαίδευση αυτών των θεμάτων.

Data Scientist Career Enabler

Μια εβδομάδα 12 εβδομάδων ή 3 μηνών από καινοτόμες τεχνολογικές λύσεις στη Data Science είναι πιθανότατα το καλύτερο στοίχημα για τα άτομα που επιθυμούν να μπουν στο σύμπαν του Big Data Analytics. Αυτό το εργαστήριο κλιμάκωσης του εργαστηρίου περιλαμβάνει ξεχωριστά τμήματα 12 όπου η έμφαση θα δοθεί σε καθεμία από τις δυνατότητες που αναφέρονται παρακάτω:

  • Linux και SQL
  • Αριθμητική και Στατιστική
  • Προγραμματισμός Python και Scala
  • Hadoop YARN και Ambari
  • Sqoop, Flume και Kafka
  • Χοίρου, κυψέλης και Impala
  • Apache Spark
  • R Προγραμματισμός ή Προγνωστική Μοντελοποίηση
  • Μηχανική μάθηση
  • Σκηνή και γρήγορη προβολή
  • Μοντελοποίηση επιλογών
  • Εκκίνηση εκμάθησης μηχανής

Κάθε ένα από αυτά τα θέματα ταυτίζεται με Big Data Το Analytics που είναι ένα ατελείωτα αναπτυσσόμενο πεδίο που λειτουργεί ως δημοφιλής έκφραση αυτές τις μέρες. Αυτό το μάθημα ξεκινά ξεκινώντας χωρίς εξωτερική βοήθεια για να παρουσιάσετε ουσιαστικές ιδέες για την πρόοδο του Big Data, ενώ συνεχίζετε προς την κατεύθυνση της προώθησης της μάθησης Επιστήμη δεδομένων. Το βιολογικό σύστημα Hadoop επιπρόσθετα αποτυπώνεται με εκπληκτική λεπτομέρεια για να εγκλιματιστούν τα μέλη με το στάδιο Apache Hadoop για το Big Data Analytics.

Εμπειρογνώμονας επιστήμης δεδομένων - επιστήμονας δεδομένων

Αυτό το μάθημα είναι για wannabes που είναι τώρα μεγάλη σε έρευνα των επιχειρήσεων, αλλά απαιτούν κατεύθυνση και υποστήριξη για ιδέες, για παράδειγμα, R Προγραμματισμός, Machine Learning, Predictive Modeling και Statistics. Οι έμπειροι εμπειρογνώμονες που πρέπει να εξετάσουν τις ικανότητές τους για να προετοιμάσουν την επιβεβαίωση μπορούν να συμμετάσχουν σε αυτήν την εβδομάδα 3. Προσεγγίζοντας τους ερευνητές των δεδομένων σε αυτό το μάθημα θα αποκτήσουν ομοίως τη γνώση σχετικά με τα συστήματα αντίληψης δεδομένων και την εξέταση R. Το μάθημα θα καλύψει τις συνοδευτικές ενότητες:

  • Επιστήμη και Στατιστική
  • R Προγραμματισμός και Προγνωστική Μοντελοποίηση
  • Μηχανική μάθηση

Εκπαίδευση δοκιμών λογισμικού

In Just 5 Days
Εγγραφείτε τώρα

&bsp

GTranslate Your license is inactive or expired, please subscribe again!