資料科學家在做什麼?Data Scientist 工作內容與3大核心技能
資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據,然後解釋結果,為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
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資料科學家(Data Scientist)收集和分析大量數據。結合了計算機科學、統計學和數學來分析、處理和建模數據,然後解釋結果,為公司制定可行的計劃。這篇介紹資料科學家的工作內容和核心技能。
SQL (Structured Query Language 結構化查詢語言) 是一種專門用來管理與查詢關聯式資料庫(Relational database)的程式語言。這篇介紹關聯式資料庫的三個特徵,帶你認識基礎的SQL語法入門。
「資料前處理(Data Preprocessing)」分成三個面向:1. 資料清理與型態調整 2.資料探索與 3.視覺化特徵工程。是實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前的重要環節。
隨著資料科學的演進,許多商業軟體都逐漸成熟。從完整的套裝軟體到實現彈性比較強的程式來說,大概可以把常見的資料分析工具分成幾種類型,有 BI 工具像是 Tableau 或 Power BI,分析模型套裝軟體像是 SAS或是 WEKA,程式語言像是 Python 或 R,這麼多工具到底怎麼選?
Data Analysis 數據分析是將龐雜數據進行整理分類後,從中得出解決問題和進行決策的見解作為參考依據。小至個人、大至跨國企業組織,不管是用來優化行銷、找到商業機會或是加強組織內部效率,都需要懂得能利用資料分析來提升決策品質。
機器學習 Machine Learning (簡稱ML)是AI人工智慧的一門科學,深度學習 Deep Learning 則是 ML的分支,這篇帶你了解他們到底是什麼、有什麼應用以及兩者的不同。
NLP(Natural Language Preprocessing)又稱為自然語言處理,常見的跨語言模型包含M-Bert、LASER、MultiFiT和XLM。