Video: A ka programim në shkencën e të dhënave?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Ju duhet të keni njohuri për programimit gjuhë si Python, Perl, C/C++, SQL dhe Java-me Python që është gjuha më e zakonshme e kodimit që kërkohet në shkenca e të dhënave rolet. Programimi gjuhët ju ndihmojnë të pastroni, masazhoni dhe organizoni një grup të pastrukturuar të dhëna.
Më pas, dikush mund të pyesë gjithashtu, cila gjuhë programimi përdoret në shkencën e të dhënave?
Një sondazh i fundit me rreth 24,000 të dhëna profesionistët nga Kaggle zbuluan se Python, SQL dhe R janë më të njohurit gjuhë programimi . Më i popullarizuari, deri tani, ishte Python (83% të përdorura ). Për më tepër, 3 nga 4 të dhëna profesionistët rekomanduan që aspirojnë shkencëtarët e të dhënave mësoni fillimisht Python.
Dikush mund të pyesë gjithashtu, a mund të jeni një shkencëtar i të dhënave pa kodim? Megjithatë, për shkak se kërkesa tejkalon shumë ofertën, kompanitë shpesh punësojnë individë pa një diplomë e diplomuar. Pra, ndërsa ju nuk ka nevojë domosdoshmërisht për një diplomë specifike, ju bëni nevojiten aftësitë. Janë tre kryesore shkenca e të dhënave aftësitë: statistika, programimit , dhe njohuritë e biznesit.
Në mënyrë të ngjashme dikush mund të pyesë, a është shkenca e të dhënave më e mirë se programimi?
Dallimet kryesore ndërmjet Shkenca e të Dhënave vs Inxhinieri Softuerësh Shkenca e të dhënave ndihmon për të marrë vendime të mira biznesi duke përpunuar dhe analizuar të dhëna ; ndërsa inxhinieria softuerike e bën procesin e zhvillimit të produktit të strukturuar. Shkenca e të dhënave drejtohet nga të dhëna ; Inxhinieria e softuerit udhëhiqet nga nevojat e përdoruesve fundorë.
Si përdoret Python në shkencën e të dhënave?
Python është gjuhë e fuqishme. Python është të përdorura nga programuesit që duan të thellohen në të dhëna analizoni ose aplikoni teknika statistikore (dhe nga zhvilluesit që i drejtohen shkenca e të dhënave ) Ka shumë Python shkencor paketa për të dhëna vizualizimi, mësimi i makinerive, përpunimi i gjuhës natyrore, kompleks të dhëna analiza dhe më shumë.
Recommended:
Cila gjuhë përdoret për shkencën e të dhënave dhe analitikën e avancuar?
Python Në mënyrë të ngjashme, cila gjuhë është më e mira për shkencën e të dhënave? 8 gjuhët kryesore të programimit që çdo shkencëtar i të dhënave duhet të zotërojë në 2019 Python. Python është një qëllim i përgjithshëm jashtëzakonisht popullor, dinamik dhe është një gjuhë e përdorur gjerësisht brenda komunitetit të shkencës së të dhënave.
Cili OS është më i miri për shkencën e të dhënave?
Linux vs Windows: Cili është OS më i mirë për shkencëtarët e të dhënave? Nuk ka asnjë konflikt që Linux është një opsion më i mirë se Windows për programuesit. 90% e superkompjuterëve më të shpejtë në botë funksionojnë në Linux, krahasuar me 1% në Windows. Linux ka shumë zgjedhje softuerësh kur bëhet fjalë për të kryer një detyrë specifike në krahasim me Windows. Linux është shumë fleksibël. Linux OS është falas
Çfarë është agregimi në shkencën e të dhënave?
Grumbullimi i të dhënave është çdo proces në të cilin informacioni mblidhet dhe shprehet në një formë përmbledhëse, për qëllime të tilla si analiza statistikore. Një qëllim i përbashkët i grumbullimit është të marrësh më shumë informacion rreth grupeve të veçanta bazuar në variabla specifike si mosha, profesioni ose të ardhurat
Cili është më i mirë për shkencën e të dhënave Python ose R?
R dhe Python janë të dyja gjuhë programimi me burim të hapur me një komunitet të madh. R përdoret kryesisht për analiza statistikore ndërsa Python ofron një qasje më të përgjithshme për shkencën e të dhënave. R dhe Python janë të teknologjisë së fundit për sa i përket gjuhës së programimit të orientuar drejt shkencës së të dhënave
Pse është Python kaq popullor për shkencën e të dhënave?
Sepse Python është e vetmja gjuhë programimi për qëllime të përgjithshme që vjen me një ekosistem solid të bibliotekave kompjuterike shkencore. Përveç kësaj, duke qenë një gjuhë e interpretuar me një sintaksë shumë të thjeshtë, Python lejon prototipimin e shpejtë. Është gjithashtu mbreti i padiskutueshëm i të mësuarit të thellë