Inhoudsopgave:
De post bevat affiliatielinks
Data science is een complexe discipline die significante informatie identificeert uit gigantische hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data. Waarschijnlijk is het moeilijkste deel van dit kennisveld om te leren hoe al deze gegevens te begrijpen, en deze enorme hoeveelheid verspreide info om te zetten in zinvolle, bruikbare inzichten. Een competente data-analist weet die patronen te herkennen waarmee organisaties effectieve strategieën kunnen bedenken, nieuwe kansen kunnen vinden en hun marketinginspanningen kunnen verbeteren.
Een baan in de gegevenswetenschap is een van de best betaalde banen die beschikbaar zijn, en zelfs door het grootste bedrijf worden gegevenswetenschappers gezocht. Is het echt mogelijk om jezelf data science te leren? Kun je van eenvoudige IT-vaardigheden overgaan tot een meesteranalist? Het antwoord is ja, op voorwaarde dat u de juiste cursussen kiest en deze met de nodige zorgvuldigheid volgt. Hier presenteren we je een overzicht van de belangrijkste concepten voor gegevenswetenschap die je moet leren om een autodidactische gegevenswetenschapper te worden, die je allemaal vanuit je eigen huis kunt leren. Je kunt al deze cursussen volgen via Coursera voor minder dan $ 100 per stuk. (Zie Jobrol: gegevenswetenschapper voor meer informatie over wat een gegevenswetenschapper doet.)
Data Science begrijpen
Eenvoudig en simpel, eerst dingen eerst. Je kunt geen datawetenschapper worden tenzij je begrijpt wat datawetenschap eigenlijk is, en een inleidende cursus die je een overzicht geeft van deze discipline is de eerste stap die je moet zetten. Kernconcepten omvatten waarom en hoe data science zo belangrijk is voor het bedrijfsleven en hoe het kan worden toegepast. Je moet kunnen begrijpen wat regressieanalyse is, en hoe het minen van een gegevensset werkt, en welke tools en algoritmen je dagelijks gaat gebruiken om deze discipline onder de knie te krijgen.
