Наш форум заглючил, я его разблокировала. Не удивляетесь, что некоторые разделы не соответствуют прежним!
Правила: заголовок темы должен кратко и понятно отражать ее суть, нельзя писать латиницей или заглавными буквами. Сообщение, ник, аватар не должны выделяться своими размерами или стилем написания от остальных, быть читабельными, написаны литературно и достаточно грамотно.



АвторСообщение



Сообщение: 3
Зарегистрирован: 31.08.24
Репутация: 0
ссылка на сообщение  Отправлено: 06.12.24 07:45. Заголовок: A Data Science Career Path: A Step-by-Step Guide


A career in data science is a rewarding journey that involves a blend of technical skills and domain knowledge. Here's a typical career path to consider:
Data Science Course in Pune
1. Foundational Skills:
Programming Languages: Python and R are the industry standards. Learn their syntax, data structures, and libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn.
Statistics and Probability: Grasp statistical concepts like hypothesis testing, regression analysis, and probability distributions.
Data Analysis and Visualization: Understand data cleaning, exploration, and visualization techniques using tools like Tableau, Power BI, or Plotly.
2. Machine Learning:
Supervised Learning: Dive into algorithms like linear regression, logistic regression, decision trees, and random forests.
Unsupervised Learning: Explore clustering techniques (K-means, hierarchical clustering) and dimensionality reduction (PCA).
Deep Learning: Learn neural networks, convolutional neural networks (CNNs), and recurrent neural networks (RNNs) using frameworks like TensorFlow and PyTorch.
3. Big Data Technologies:
Hadoop and Spark: Gain familiarity with these frameworks for processing large datasets.
Cloud Platforms: Learn to use cloud services like AWS, GCP, or Azure for scalable data storage and processing.
4. Data Engineering:
Data Pipelines: Understand ETL (Extract, Transform, Load) processes to move data between systems.
Database Management: Learn SQL and NoSQL databases to store and retrieve data efficiently.
5. Data Science Roles:
Data Analyst: Focuses on data cleaning, exploration, and visualization to uncover insights.
Machine Learning Engineer: Develops and deploys machine learning models into production.
Data Scientist: Combines statistical analysis, machine learning, and domain knowledge to solve complex problems.
Data Engineer: Builds and maintains data infrastructure and pipelines.
Data Architect: Designs and implements data architectures for organizations.

Спасибо: 0 
ПрофильЦитата Ответить
Новых ответов нет


Ответ:
1 2 3 4 5 6 7 8 9
большой шрифт малый шрифт надстрочный подстрочный заголовок большой заголовок видео с youtube.com картинка из интернета картинка с компьютера ссылка файл с компьютера русская клавиатура транслитератор  цитата  кавычки моноширинный шрифт моноширинный шрифт горизонтальная линия отступ точка LI бегущая строка оффтопик свернутый текст

показывать это сообщение только модераторам
не делать ссылки активными
Имя, пароль:      зарегистрироваться    
Тему читают:
- участник сейчас на форуме
- участник вне форума
Все даты в формате GMT  3 час. Хитов сегодня: 981
Права: смайлы да, картинки да, шрифты да, голосования нет
аватары да, автозамена ссылок вкл, премодерация откл, правка нет