ວິທີທີ່ຈະກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ?
ວິທີການກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
Data Scientist : ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເປັນພາກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ຊຸດການສອບເສັງຈໍານວນຫລາຍ - ການວັດແທກ, ການຂຽນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ, ຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ຂໍ້ມູນ, ແລະການສອບເສັງ - ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການຮຽນຮູ້ແລະຄວາມຮູ້ທີ່ມີປະໂຫຍດທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຊ້ທາງເລືອກທຸລະກິດຂັ້ນພື້ນຖານ. ມີການລະເບີດຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດໃນສະຖານທີ່, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ຮັບສະຖານະພາບຂອງການເປັນທີ່ໂດດເດັ່ນໃນບັນດາ vocations ສູງທີ່ສຸດທີ່ມີກໍາໄລແລະຮ່ໍາລວຍທີ່ສຸດສໍາລັບສິ່ງທີ່ຈະມາເຖິງ. ການປ່ຽນເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ງ່າຍດາຍເພາະມັນບັງຄັບບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານໃຫ້ມີຄວາມສາມາດໃນຫລາຍໆປະເທດທີ່ມີຄວາມສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເຊັ່ນ: ເລກຄະນິດສາດ, ວິສະວະກໍາຊອບແວ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ແທ້ຈິງ, ພາສາເຄື່ອງ, ການກວດສອບຖານຂໍ້ມູນ, ເພື່ອບັນລຸຊຸດຄວາມຊ່ຽວຊານຕ່າງໆ, ມັນແມ່ນພື້ນຖານທີ່ຈະໄດ້ຮັບການກະກຽມຢ່າງເປັນທາງການຈາກພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ທີ່ມີຂ່າວລືທີ່ມີຂອບເຂດການຮຽນຮູ້ແລະການຮຽນຮູ້ຊັບສິນເພື່ອສຶກສາວິຊາດັ່ງກ່າວ.
Data Scientist Career Enabler
ແນ່ນອນຫຼັກສູດ 12 ອາທິດຫລື 3 ເດືອນຈາກ Innovative Technology Solutions ກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນການມອບລາງວັນທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໄປໃນຈັກກະວານຂອງ Big Data Analytics. ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມນີ້ໄດ້ປະກອບດ້ວຍ 12 ໂມດູນແຍກຕ່າງຫາກບ່ອນທີ່ເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມສາມາດຂອງແຕ່ລະຄົນທີ່ກ່າວວ່າ:
- Linux ແລະ SQL
- ເລກລະຫັດແລະສະຖິຕິ
- ໂປລແກລມ Python ແລະ Scala
- Hadoop YARN ແລະ Ambari
- Sqoop, Flume ແລະ Kafka
- ຫມູ, ຫມູແລະ Impala
- Apache Spark
- R ການຂຽນໂປລແກລມຫລືການຄາດເດົາແບບຈໍາລອງ
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ
- Scene ແລະ Quick View
- Choice Modeling
- Start Machine Learning
ທຸກຢ່າງຂອງວິຊາເຫຼົ່ານີ້ລະບຸດ້ວຍ Big Data ການວິເຄາະທີ່ເປັນພາກສະຫນາມການພັດທະນາສິ້ນສຸດທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການສະແດງອອກໃນມື້ນີ້. ຫຼັກສູດນີ້ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອພາຍນອກເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ສືບຕໍ່ການຮຽນຮູ້ການຂັບເຄື່ອນ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ ລະບົບຊີວະນາໆພັນ Hadoop ແມ່ນໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໃນລາຍລະອຽດທີ່ຫນ້າຢ້ານກົວທີ່ຈະສະຫນັບສະຫນູນສະມາຊິກທີ່ມີຂັ້ນຕອນ Apache Hadoop ສໍາລັບ Big Data Analytics.
Data Science Expert - Data Scientist
ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນສໍາລັບ wannabes ຜູ້ທີ່ດີເລີດໃນການສືບສວນທຸລະກິດ, ແຕ່ຍັງຕ້ອງການການຊີ້ນໍາແລະສະຫນັບສະຫນູນກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດ, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, R Programming, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະສະຖິຕິ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີປະສົບການທີ່ຈໍາເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການກຽມການຢັ້ງຢືນສາມາດເຂົ້າຮ່ວມຫຼັກສູດ 3 week ນີ້. ນັກຄົ້ນຄວ້າ Data Yearning ໃນຫຼັກສູດນີ້ກໍ່ຈະເລືອກເອົາຫຼັກການລະບົບການຄິດໄລ່ຂໍ້ມູນແລະການກວດສອບ R. ຫຼັກສູດຈະກວມເອົາໂມດູນທີ່ມາພ້ອມກັບ:
- ວິທະຍາສາດແລະສະຖິຕິ
- R ການຂຽນໂປລແກລມແລະການຄາດເດົາແບບຈໍາລອງ
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ
&bsp