¿Por qué la certificación de Data Science es crucial para usted?

La ciencia de datos es una de las habilidades más vigiladas en el mercado laboral actual. Esto se ve reforzado por la aparente imparable demanda de estos profesionales. Sin embargo, antes de dar el paso para obtener la certificación, es imperativo conocer todos los aspectos del paisaje a su alrededor.

¿Cuáles son los componentes de Data Science?

Permítanos ahora dedicar un poco de tiempo de calidad a tratar de recordar las complejidades de una muestra de los términos que generalmente escucha relacionados con la ciencia de datos. Algunos de los términos generales que puede haber encontrado son Visualización, Estadísticas, Aprendizaje profundo y Aprendizaje automático. Estos términos pasan a formar los polos de sus componentes. Estas son también las áreas principales cuando consideramos las diversas partes de Data Science. Se espera que los individuos que forman parte de los equipos de Data Science sean expertos en estadística. Formas estadísticas Uno de los principales conjuntos de habilidades. La visualización también forma una gran parte del conjunto de habilidades requeridas. El aprendizaje automático no es donde todos trabajan en un equipo de Data Science. Esta área está ocupada específicamente por personas que tienen experiencia en informática y, sobre todo, tienen la capacidad de dividir los problemas en formas más nítidas.

Aprendizaje automático en relación con la ciencia de datos

En lo que respecta al aprendizaje automático, la parte fundamental para llegar a una solución final es garantizar que el problema sea lo más preciso posible. Una vez que puede lograr eso, la solución final al problema dado es mucho más factible o puede lograrse utilizando varios métodos. Dado que ahora hay muchas herramientas centradas en los enfoques, los lenguajes de programación de la naturaleza de R / Python junto con muchas otras herramientas exclusivas como SAAS, los científicos de datos pueden dar forma a los modelos de modelos de Aprendizaje automático muy rápidamente. En la mayoría de los casos, los individuos generalmente carecen de la comprensión de las metodologías. Lo que estas personas carecen es una comprensión de los algoritmos antes de usar la herramienta. Ese también es un factor importante para obtener una solución con éxito.

Otra cosa candente de la que se habla desde hace bastante tiempo en la industria es el tema de Aprendizaje Profundo. El aprendizaje profundo en efecto es una parte del aprendizaje automático. Lo realmente poderoso que el Aprendizaje Profundo nos da es debido a sus modelos altamente precisos que puede construir y que combinados con su capacidad para trabajar con datos de dimensiones más altas que no era factible con los modelos anteriores de aprendizaje automático. A pesar de que está habilitado para resolver un problema en la ciencia de datos con altas dimensiones utilizando el aprendizaje automático, la precisión no estuvo a niveles aceptables. El aprendizaje profundo ha estado cambiando este problema para nosotros.

¿Cuáles son los componentes de la ciencia de datos?

  • La estadística es la presentación de números.
  • La visualización es sobre visuales que ayudan en la comunicación.
  • El aprendizaje automático está a punto de estudiar, explorar y construir algoritmos.
  • El aprendizaje profundo es un área próxima.

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