Znanost o podatkih je interdisciplinarno področje znanstvenih metod, ki obdelujejo algoritme in sisteme za pridobivanje znanja ali vpogledov iz podatkov v različnih oblikah, bodisi strukturiranih ali nestrukturiranih, podobno kot rudarjenje podatkov. Big Data Analytics ali podatkovna znanost je zelo pogost izraz v industriji IT, saj vsi vedo, da je to modni izraz, ki nam bo pomagal pri soočanju z ogromno količino podatkov, ki jih ustvarjamo v teh dneh. Ugotovimo, katere veščine so potrebne:

Podatkovna znanost je multidisciplinarno področje, ki združuje statistično računalništvo in domensko strokovno znanje za pridobivanje vpogledov in znanja iz podatkov. Veščine, potrebne za podatkovno znanost, je mogoče na splošno razvrstiti v strokovnost na področju tehničnih veščin in mehke veščine.

java pretvori char v int

1. Tehnične veščine:
   Podatkovna znanost zahteva znanje programskih jezikov, kot sta Python ali R, orodja za vizualizacijo podatkov, kot je Tableau, ali baze podatkov Power BI, kot je SQL, in algoritmi strojnega učenja. Podatkovni znanstveniki bi morali dobro razumeti manipulacijo s podatki in tehnike analize, vključno s transformacijo čiščenja podatkov in inženiringom funkcij.
2. Strokovno znanje o domeni:
   Podatkovni znanstveniki bi morali razumeti področje poslovanja, v katerem delajo. Podatkovni znanstvenik v zdravstvu bi moral na primer poznati medicinsko terminologijo in potek dela v zdravstvu. Podobno mora podatkovni znanstvenik v financah razumeti finančne instrumente in trge.
3. Mehke veščine:
   Mehke veščine, kot sta komunikacijsko sodelovanje in reševanje problemov, so bistvenega pomena za uspešnega podatkovnega znanstvenika. Podatkovni znanstveniki bi morali biti sposobni sporočiti zapletene tehnične koncepte netehničnim deležnikom na jasen in jedrnat način. Prav tako morajo biti sposobni sodelovati v timskem okolju in imeti močne sposobnosti reševanja problemov za prepoznavanje in reševanje zapletenih problemov.

Če povzamemo, znanost o podatkih zahteva tehnično znanje na področju analize podatkov v programskih jezikih in algoritmov strojnega učenja, strokovno znanje na ustreznem področju in močne mehke veščine, kot sta komunikacijsko sodelovanje in reševanje problemov. Dobro zaokrožen podatkovni znanstvenik s strokovnim znanjem na teh področjih lahko iz podatkov pridobi vpoglede in znanje ter poveča poslovno vrednost.

Podatkovna znanost je interdisciplinarno področje, ki vključuje uporabo statističnih in računalniških tehnik za pridobivanje vpogledov iz podatkov. Nekatera ključna znanja, potrebna za kariero v podatkovni znanosti, vključujejo:

Veščine programiranja:znanje enega ali več programskih jezikov, kot sta Python R ali SQL, je bistveno za delo s podatki.Statistika in verjetnost:razumevanje statističnih konceptov, kot sta testiranje hipotez o porazdelitvah verjetnosti in regresijska analiza, je potrebno za analizo podatkov in modeliranje.Strojno učenje:poznavanje algoritmov strojnega učenja in tehnik za gradnjo napovednih modelov je ključnega pomena za podatkovno znanost.Prepir podatkov:sposobnost čistega organiziranja in manipuliranja z velikimi nabori podatkov je pomembna veščina za pripravo podatkov.Vizualizacija podatkov: sposobnost ustvarjanja jasnih in učinkovitih vizualizacij podatkov je pomembna za sporočanje vpogledov in ugotovitev drugim.Komunikacijske sposobnosti:sposobnost razložiti zapletene podatkovne koncepte netehničnim deležnikom je ključnega pomena za podatkovno znanost.

Poznavanje področja: razumevanje posebne panoge ali poslovnega konteksta, v katerem se analizirajo podatki, je pomembno za interpretacijo in uporabo ustvarjenih vpogledov.

velikonočna jajca v androidu