Det kreves mange ferdigheter for å bli ekspert på datavitenskap.
Men det viktigste er mestring av de tekniske begrepene. Disse inkluderer forskjellige faktorer som programmering, modellering, statistikk, maskinlæring og databaser.
Programmering
Programmering er det primære konseptet du trenger å vite før du går inn på datavitenskap og dens forskjellige muligheter. For å fullføre et prosjekt eller utføre noen aktiviteter knyttet til det, er det behov for et grunnleggende nivå av programmeringsspråk. De vanlige programmeringsspråkene er Python og R siden de lett kan læres. Det er nødvendig for å analysere dataene. Verktøyene som brukes til dette er RapidMiner, R Studio, SAS, etc.
Modellering
De matematiske modellene hjelper til med å utføre beregninger raskt. Dette hjelper deg igjen med å gjøre raskere spådommer basert på rådataene som er tilgjengelige foran deg. Det innebærer å identifisere hvilken algoritme som er mer passende for hvilket problem. Det lærer også hvordan du skal trene disse modellene. Det er en prosess for systematisk å sette dataene som er hentet inn i en bestemt modell for enkel bruk. Det hjelper også visse organisasjoner eller institusjoner med å gruppere dataene systematisk slik at de kan få meningsfull innsikt fra dem. Det er tre hovedstadier i datavitenskapsmodellering: konseptuell, som blir sett på som det primære trinnet i modellering, og logisk og fysisk, som er relatert til oppløsning av dataene og ordning i tabeller, diagrammer og klynger for enkel tilgang. De enhetsforholdsmodell er den mest grunnleggende modellen for datamodellering. Noen av de andre datamodelleringskonseptene involverer objekt-rollemodellering, Bachman-diagrammer og Zachman-rammer.
Statistikk
Statistikk er et av de fire grunnleggende fagene som trengs for datavitenskap. I kjernen av datavitenskap ligger denne grenen av statistikk. Det hjelper dataforskerne med å oppnå meningsfulle resultater.
Maskinlæring
Maskinlæring anses å være ryggraden i datavitenskap. Du må ha et godt grep om maskinlæring for å bli en vellykket datavitenskapsmann. Verktøyene som brukes for dette er Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout, etc. Du bør også være oppmerksom på begrensningene ved maskinlæring. Maskinlæring er en iterativ prosess.
Databaser
En god datavitenskapsmann bør ha riktig kunnskap om hvordan man håndterer store databaser. De trenger også å vite hvordan databaser fungerer og hvordan de skal fortsette prosessen med databaseekstraksjon. Det er de lagrede dataene som er strukturert i datamaskinens minne, slik at de kan nås senere på forskjellige måter etter behov. Det er hovedsakelig to typer databaser. Den første er den relasjonsdatabasen, der rådata lagres i en strukturert form i tabeller og kobles til hverandre når det er nødvendig. Den andre typen er ikke-relasjonsdatabaser, også kjent som NoSQL-databaser. Disse bruker den grunnleggende teknikken for å koble data gjennom kategorier og ikke relasjoner, i motsetning til relasjonsdatabaser. Nøkkel-verdi-parene er en av de mest populære formene for ikke-relasjonelle eller NoSQL-databaser.
