W dzisiejszych czasach Data Science staje się coraz bardziej powszechne, a przy tym także cieszy się sporą popularnością, a to oznacza, że duża liczba firm i organizacji wykorzystuje dane do podejmowania decyzji biznesowych i rozwijania swojego biznesu. W związku z tym specjalistom w tej dziedzinie potrzebne są narzędzia, które pomogą im pracować szybciej, skuteczniej i efektywniej. Jakie? Sprawdźmy!
[Dalsza część artykułu poniżej ⬇️]
[Dalsza część artykułu poniżej ⬇️]
reklama
Czym jest praca Data Science?
Praca Data Science polega przede wszystkim na zbierania, analizie i interpretacji dużych zbiorów danych w celu wyciągania z nich wartościowych informacji i wskazówek biznesowych. W praktyce oznacza to wykorzystanie technologii informatycznych oraz matematyki, w tym statystyki, uczenia maszynowego, analizy danych i wizualizacji, aby zrozumieć zjawiska i zachowania występujące w danych.
Data Science – jakie narzędzia są warte uwagi?
1. Jupyter Notebook
Jest to interaktywny notatnik, który pozwala na tworzenie i udostępnianie dokumentów zawierających kod, wizualizacje, opisy i inne elementy. Jupyter jest szczególnie przydatny w przypadku, gdy chcemy prowadzić interaktywne eksperymenty z danymi i wizualizacjami.
2. Apache Hadoop
Jest to rozproszona platforma obliczeniowa, która umożliwia skalowanie i przetwarzanie dużych ilości danych. Hadoop pozwala także na przetwarzanie danych na wielu maszynach jednocześnie.
Skutecznie poprowadź swoją ścieżkę kariery w IT z the:protocol!
3. Apache Spark
Ta platforma obliczeniowa umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości danych. Spark jest szczególnie przydatny w przypadku, gdy chcemy wykonać wiele różnych operacji na danych jednocześnie, takich jak agregacje, filtrowanie i transformacje danych. Spark jest również w stanie współpracować z innymi narzędziami, między innymi z Hadoop czy Python, co umożliwia przeprowadzanie jeszcze bardziej zaawansowanych analiz danych.
Znajdź oferty zatrudnienia w Twojej okolicy na https://www.pracuj.pl/!
4. Tableau
Jest to narzędzie, które umożliwia szybkie tworzenie interaktywnych, atrakcyjnych wizualizacji, a także udostępnianie ich innym osobom.
5. TensorFlow
To biblioteka uczenia maszynowego, pozwalająca na tworzenie i trenowanie modeli uczenia maszynowego. TensorFlow przydaje się najczęściej do przeprowadzania bardziej zaawansowanych analiz danych, takich jak klasyfikacja czy regresja.
Jakie języki programowania będą niezbędne w pracy Data Science?
1. Python
Pozwala on na łatwe i szybkie przetwarzanie danych, a także na korzystanie z wielu bibliotek, takich jak NumPy, Pandas czy Matplotlib, które umożliwiają tworzenie wizualizacji i analizy danych.
2. R
To popularny język programowania, szczególnie przydatny w przypadku statystycznych analiz danych. R posiada wiele narzędzi i bibliotek, które umożliwiają łatwe i skuteczne analizowanie danych.
3. Julia
Jest to relatywnie nowy język programowania, który został opracowany specjalnie do pracy z analizą danych i uczeniem maszynowym.
4. MATLAB
Wykorzystywany jest szczególnie w dziedzinach naukowych i technicznych, w tym w Data Science, do analizy danych i obliczeń numerycznych.
5. SQL
SQL to język zapytań, pozwalający na szybkie przetwarzanie danych znajdujących się w bazie danych. SQL jest przydatny w sytuacjach, gdy chcemy wykonać proste zadania, takie jak filtrowanie, agregacje czy grupowanie danych.
Podsumowanie
Wiele z powyżej wymienionych narzędzi może usprawnić Twoją pracę w dziedzinie Data Science. Każde z nich jest unikalne i przydatne w innych sytuacjach, dlatego warto poznać ich możliwości i wybrać te, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom i wymaganiom.
