3 разлога зашто програмери постају сјајни научници података
Наука о подацима се брзо проширила у последње две године, са инжењерима машинског учења, инжењерима великих података и научницима података који су међу Курирање података укључује прикупљање, моделирање, управљање, документовање, складиштење, трансформацију и проналажење података. У професионалном свету, титуле за специјалисте за курирање података укључују Дата Енгинеер , Дата Девелопер , Програмер пословне интелигенције, стручњак за велике податке, или понекад само Дата Сциентист. Ови стручњаци би морали да добро разумеју следеће аспекте:
Ово даје програмерима очигледну предност у односу на друге професионалце који желе да пређу на податке - чак и ако нису упознати са овим језицима. Поједностављено, добар програмер или програмер ће научити језике по потреби, што значи да стално уче нове алате, језике, оквире и теорије.
Овај нагласак на континуираном учењу је идеалан за поље науке о подацима које је још у настајању, које расте и брзо се мења. На крају крајева, када започнете каријеру у науци о подацима (и аналитици података), један од првих корака је често учење како да се изгради предиктивни модел користећи машинско учење. Модели морају бити обучени, тестирани, подешени, валидирани и распоређени, а научници података треба да разумеју сваки корак у овом процесу.
Они знају како да програмирају
Изазов за научнике података у будућности неће бити у изградњи горе поменутих предиктивних модела, већ у интеграцији ових врста алата за податке у производни стог организације. И, осим афинитета према бројевима, то узима знање из рачунарства и искуство у програмирању у односу на било шта друго.
Као што је једном рекао Џош Вилс, Слацков директор за ангажовање података, научник за податке је особа која је боља у статистици од било ког софтверског инжењера и боља у софтверском инжењерингу од било ког статистичара.
Другим речима, предност програмера.
Ако желите да направите скок у науку о подацима, погледајте БраинСтатион Курсеви и програми науке о подацима .
