Innholdsfortegnelse:
Innlegget inkluderer tilknyttede lenker
Datavitenskap er en sammensatt disiplin som identifiserer betydelig informasjon hentet fra gigantiske mengder strukturerte og ustrukturerte data. Sannsynligvis er den vanskeligste delen av dette kunnskapsfeltet å lære å gjøre seg kjent med alle disse dataene, og transformere denne enorme mengden spredt info til meningsfull, handlingsfull innsikt. En kompetent dataanalytiker vet hvordan de kan oppdage de mønstrene som gjør at organisasjoner kan utforme effektive strategier, finne nye muligheter og forbedre sin markedsføringsinnsats.
En jobb innen datavitenskap er en av de mest godt betalte som finnes, og dataforskere er alltid etterspurt av selv det største selskapet. Er det virkelig mulig å lære deg datavitenskap? Kan du gå fra bare grunnleggende IT-ferdigheter til å bli en masteranalytiker? Svaret er ja, forutsatt at du velger de riktige kursene og tar dem med aktsomhet. Her vil vi presentere en oversikt over de viktigste datavitenskapskonseptene du må lære for å bli en selvlært dataforsker, alt dette kan du lære av komforten i ditt eget hjem. Du kan ta alle disse kursene gjennom Coursera for under 100 dollar hver. (For å lære mer om hva en dataforsker gjør, se Jobbroll: Data Scientist.)
Forstå Data Science
Vanlige og enkle, første ting først. Du kan ikke bli dataforsker med mindre du forstår hva datavitenskap egentlig er, og et introduksjonskurs som gir deg oversikt over denne disiplinen er det første trinnet du bør ta. Kjernekonsepter inkluderer hvorfor og hvordan datavitenskap er så viktig for virksomheten og hvordan den kan brukes. Du må kunne forstå hva regresjonsanalyse er, og hvordan prosessen med gruvedrift av et datasett fungerer, samt hvilke verktøy og algoritmer du skal bruke til daglig for å mestre denne disiplinen.
