Questo articolo fornisce le risposte migliori, più dirette e chiare possibili a :
"Cos'è la scienza dei dati?" e "Cosa fa un data scientist?"
Non puoi proprio evitarlo, vero?
È menzionato ovunque guardi. Il tuo feed LinkedIn, mercato del lavoro, feed di notizie, programmi di istruzione che cercano di attirare la tua attenzione (e la tua quota di iscrizione).
Ma cos'è la scienza dei dati?
Spesso è descritta in modo molto vago, lasciando molto a desiderare. Questa guida cercherà di evitare tutto questo e di fornirti le migliori risposte possibili, più dirette e chiare a "Cos'è la scienza dei dati?" e "Cosa fa un data scientist?".
Allora, cosa fanno i data scientist?
Per rispondere a questa domanda, ti guideremo attraverso i vari aspetti del lavoro nella scienza dei dati.
Ruolo e responsabilità di un Data Scientist
Il ruolo della scienza dei dati è utilizzare quantità insondabili di dati che ogni azienda raccoglie al giorno d'oggi e trasformarli in informazioni comprensibili e utili. Questa trasformazione dei dati in informazioni viene eseguita utilizzando tecniche come l'apprendimento automatico (ML), l'intelligenza artificiale (AI) e l'analisi statistica. Tutto ciò che viene fatto con lo scopo di risolvere i problemi del mondo reale. Il mondo reale di solito si traduce in problemi di affari. Ciò significa che le aziende utilizzano la scienza dei dati per prendere decisioni aziendali più valide e ottenere maggiori profitti.
Ora che abbiamo teoricamente descritto il ruolo di un data scientist, è il momento di chiederci cosa significhi in pratica.
Cosa fa un data scientist?
il Data scientist:
Identifica il problema aziendale
Raccoglie dati
Prepara i dati per l'analisi manipolandoli e pulendoli
Immagazzina dati
Analizza i dati per trovare tendenze e modelli
Costruisce, addestra e convalida il modello
Mantiene l'intero infrastruttura
Titoli di lavoro di scienza dei dati
Il titolo di lavoro più generale nella scienza dei dati che comprende tutte le competenze utilizzate nel campo della scienza dei dati è, beh, uno scienziato dei dati. Essere un data scientist include tutte le responsabilità sopra menzionate. Tuttavia, questo non è l'unico titolo di lavoro nella scienza dei dati.
Esistono numerosi altri titoli di lavoro che dipendono dall'anzianità, dall'organizzazione aziendale, dalle dimensioni, ecc. Soprattutto, i titoli di lavoro dipendono dalla parte della scienza dei dati su cui si concentrano.
Data Scientist e Data Providers
Quando parliamo di fornitori di dati, parliamo di lavori incentrati su dati grezzi, infrastruttura dati, caricamento dati e database.
I titoli di lavoro di scienza dei dati in questa categoria sono, ad esempio, modellatore di dati, ingegnere di dati, amministratore di database, architetto di dati e ingegnere del software. In un modo o nell'altro, tutti garantiscono che l'altra categoria di lavori nella scienza dei dati (utenti di dati) abbia accesso ininterrotto ai dati, il che costituisce la base su cui gli utenti possono costruire dati. Naturalmente, tutti quei lavori del fornitore di dati hanno scopi diversi tra loro.
Modellatore di dati e Data scientist
Ad esempio, un modellatore di dati crea modelli di database concettuali, logici e fisici ed è coinvolto nell'implementazione del database.
Ingegnere dei dati
Gli ingegneri dei dati sono più interessati all'infrastruttura dei dati, al suo sviluppo e alla manutenzione, inclusi il data warehousing e l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati (ETL/ELT).
Dai un'occhiata al nostro post su Data Engineer vs Data Scientist che può spiegare cosa hanno in comune i data scientist e gli ingegneri dei dati e cosa no.
Amministratore dei database
Gli amministratori di database, data l'infrastruttura dei dati, garantiscono l'integrità e la sicurezza dei dati e del database. Ciò include la concessione e la revoca dell'accesso ai dati, il backup dei database, il ripristino dei dati, ecc.
Ingegnere del software
In cima all'infrastruttura di dati fornita dai titoli di lavoro di cui sopra siedono ingegneri del software. Progettano, sviluppano, testano e gestiscono software che funge da interfaccia per i dati che gli utenti utilizzeranno per sfruttare al meglio i dati sottostanti e l'infrastruttura dei dati.
Architetto dei dati
I data architect forniscono il quadro generale e coordinano tutti quei fornitori di dati. Il loro compito è comprendere i processi dell'azienda, in modo che possano pianificare, implementare e migliorare l'architettura dell'infrastruttura di gestione dei dati dell'azienda. Ciò significa fornire soluzioni su come i dati entrano nell'azienda in diversi punti di ingresso. In quale formato vengono inseriti i dati, quale software viene utilizzato per elaborarli (se presente) e come i dati vengono trasformati e caricati nel database o nei data warehouse. Come viene utilizzato dall'azienda fino al punto in cui i dati diventano l'output dell'azienda.
Data Scientist e Data User
Gli utenti dei dati utilizzano i dati disponibili e l'infrastruttura dei dati per fornire informazioni a chi poi agirà sulla base di questi dati ( ad esempio i manager ) . Sono il collegamento tra lavori piuttosto "ingegneristici" di fornitori di dati e decisori, che di solito sono meno tecnici.
Gli utenti di dati all'interno della scienza dei dati, oltre ai data scientist, includono analisti di dati, statistici, sviluppatori di BI, analisti aziendali, analisti quantitativi, marketing, ingegneri dell'apprendimento automatico, ricercatori, ecc. Di nuovo, hanno tutti uno scopo diverso all'interno di un'azienda .
Analista dati
Ad esempio, gli analisti di dati si concentrano su report, analisi regolari e ad hoc. Usano i dati e li riassumono nel formato di reporting. Ciò offre agli utenti meno esperti la possibilità di utilizzare questi dati e comprendere vari aspetti dell'attività dell'azienda. Gli analisti di dati utilizzano principalmente dati storici.
Statistico
Gli statistici sono simili agli analisti di dati anche nel modo in cui analizzano i dati. Tuttavia, sono più interessati a predire il futuro e non tanto a spiegare il passato. Usano i dati per vedere cosa accadrà, non cosa è già successo. Per fare ciò, applicano metodi statistici ai dati, come test di ipotesi e probabilità. In questo modo, anche gli statistici sono simili ai data scientist. La differenza è che, a differenza dei data scientist, non costruiscono modelli e si concentrano solo sulla parte statistica della scienza dei dati.
Sviluppatore BI
Gli sviluppatori BI sono quelli che sviluppano (progettano, costruiscono e mantengono) dashboard negli strumenti BI con lo scopo di visualizzazione e reporting dei dati. Sono simili agli analisti di dati anche nel modo in cui creano report. Tuttavia, hanno anche alcune competenze ingegneristiche che usano per i dati ETL e creano l'interfaccia utente, come fanno rispettivamente gli ingegneri dei dati e gli ingegneri del software.
Analista di affari
Gli analisti aziendali si concentrano sul reporting, proprio come gli analisti di dati. Tuttavia, di solito si concentrano sulla reportistica interna, cosa che non è sempre il caso degli analisti di dati, per rilevare i punti deboli nei processi aziendali dell'azienda e migliorarli.
Analista Quantitativo
Gli analisti quantitativi sono, il più delle volte, data scientist focalizzati sui dati finanziari. Lo analizzeranno e costruiranno modelli relativi a vari mercati finanziari, come prestiti, azioni, obbligazioni, FX, ecc. Le loro analisi verranno utilizzate per decidere strategie di trading, investimenti fattibili e gestione del rischio.
Marketing
Gli scienziati del marketing sono, ancora una volta, scienziati dei dati che lavorano con un solo tipo di dati. In questo caso si tratta di dati di marketing. Come qualsiasi scienziato di dati, analizzeranno tali dati e cercheranno di trovare modelli e tendenze per spiegare e prevedere il comportamento dei clienti, il che aiuta a risolvere i problemi di marketing e vendita.
Scienziato dell'apprendimento automatico
Gli scienziati dell'apprendimento automatico sono una sorta di estensione dei data scientist. Mentre i data scientist sono più interessati alla parte teorica della creazione di modelli, gli ingegneri dei dati li mettono in pratica. Prendono modelli prototipo e li distribuiscono alla produzione. Ciò comporta l'ingegneria di software e algoritmi di intelligenza artificiale che faranno funzionare in pratica i modelli di apprendimento automatico.
Ricercatore
Mentre gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono i professionisti in questa categoria di data scientist, i ricercatori sono i teorici. Il compito dei ricercatori è comprendere i principi di calcolo e le problematiche che ne derivano. Per risolvere questi problemi, migliorano o creano algoritmi e linguaggi di programmazione completamente nuovi.
Percorso di carriera nella scienza dei dati
Nell'immagine seguente, c'è un esempio di come potrebbe essere il tuo percorso professionale di data scientist . Ciò non significa che sia un viaggio a senso unico (non deve essere affatto un viaggio!) o che questi titoli di lavoro non possano essere intercambiabili e spostati tra loro in modi diversi. È solo una panoramica, dai un'occhiata e poi la seguiremo con alcune spiegazioni.
L'educazione come punto di partenza PER I DATA SCIENIST
La scienza dei dati si trova al crocevia di statistica, matematica e informatica. E anche altre discipline. Quindi avere un'istruzione almeno in questi campi è un buon punto di partenza.
Tuttavia, non possiamo scrivere la guida che si applicherà a ogni candidato e annuncio di lavoro. La regola generale è: ottenere almeno una laurea per avere una buona posizione di partenza per competere nel mercato del lavoro della scienza dei dati. Quindi abbinalo all'esperienza lavorativa. Un buon equilibrio di entrambi è sempre una ricetta con cui non puoi sbagliare. Naturalmente, ottenere più istruzione e sempre più esperienza ti mette sempre in una posizione ancora migliore; nessuna sorpresa in questo. Diamo un'occhiata a quali sono i requisiti di istruzione/laurea:
Laurea Triennale/Laurea Magistrale
dottorato di ricerca o Master
Bootcamp
Laurea Triennale / Laurea Magistrale per Data Scientist
Se vuoi costruire una carriera nella scienza dei dati, è una buona idea avere almeno una laurea. Avere una laurea o un master è utile per ottenere qualsiasi lavoro nella scienza dei dati, con questo livello di istruzione richiesto nella maggior parte degli annunci di lavoro. La tua laurea dovrebbe essere in campi quantitativi rilevanti come statistica, matematica, informatica, ingegneria, informatica, economia, programmazione, ecc., ovviamente, dipende dal titolo di lavoro e dal livello di anzianità.
Inoltre, a seconda del lavoro, ci sono i vantaggi che potresti avere da una laurea in alcuni campi diversi. Forse studi umanistici, come filosofia, sociologia, psicologia. Possono essere utili (a volte anche necessari!) Se vuoi essere uno scienziato di marketing che cerca di capire e prevedere il comportamento umano. I ricercatori a volte possono lavorare su principi di calcolo che possono essere profondamente connessi con l'etica e il comportamento umano.
A seconda della descrizione del lavoro e dell'anzianità, potrebbe anche essere utile se hai una laurea in finanza, economia o un titolo simile. Forse lavori con i dati finanziari e sei ai vertici della gerarchia, quindi, insieme alle tue capacità tecniche, anche avere un po' di leadership e conoscenza degli affari e l'istruzione è qualcosa che diventa importante.
Mentre una laurea è abbastanza spesso un livello minimo di istruzione richiesto negli annunci di lavoro, a volte non è l'unico.
Dottorati e Master per Data Scientist
Avere un dottorato di ricerca non danneggerà le tue possibilità di ottenere nessuno dei lavori di cui sopra. Più istruzione è sempre meglio.
Tuttavia, a volte questo livello non è solo bello da avere, ma è invece richiesto. Ad esempio, sarebbe una buona idea ottenere un dottorato di ricerca. se vuoi lavorare come ingegnere ML o qualsiasi altro lavoro ad alta intensità di matematica.
Inoltre, i ricercatori devono essere forti nella teoria, nei principi e nella metodologia di ricerca dell'informatica. Ecco perché un dottorato di ricerca è spesso richiesto per questa posizione.
Bootcamp per Data Scientist
Sebbene l'istruzione formale sia spesso richiesta negli annunci di lavoro, ciò non significa che sia sempre necessaria. Se hai esperienza in alcuni aspetti della scienza dei dati ma non hai un'istruzione formale in questo campo, ciò non significa che non puoi lavorare come scienziato dei dati. In genere, maggiore è la posizione di alto livello, meno importante è la tua istruzione. Ciò che conta è ciò che hai fatto nei tuoi lavori precedenti, come lo hai fatto e quali abilità puoi apportare al nuovo lavoro.
Hai bisogno di un lavoro per acquisire esperienza e rispolverare le tue capacità. E non trovi lavoro se non hai esperienza e non hai le competenze tecniche. Fortunatamente, c'è una soluzione a questo: campi di addestramento.
Sono un buon punto di partenza per acquisire le competenze appropriate per la scienza dei dati. Non richiedono una laurea tecnica o un master. Questo è ottimo per chi non ha un'istruzione formale e vuole iniziare una carriera nella scienza dei dati. Sono adatti anche per le persone che si sono avvicinate alla scienza dei dati attraverso la pratica. In questo modo, possono ottenere un background più strutturato e teorico rispetto a ciò che già fanno nella pratica o migliorare le loro abilità già esistenti.
Esperienza lavorativa come Data Scientist
Parlando di esperienza lavorativa, è sempre la cosa più difficile iniziare a fare esperienza lavorativa. Una volta che inizi a lavorare e impari sul tuo lavoro, diventa più facile cambiare lavoro e ampliare il tuo campo di competenza. È importante costruire una solida base. Quando si inizia con la scienza dei dati, le persone generalmente iniziano come analisti di dati.
Da quel momento in poi, possono scegliere di andare in due direzioni di cui abbiamo discusso in precedenza: lavorare come fornitore di dati o lavorare come utente di dati. Una cosa importante dell'immagine sopra è che mentre vai da sinistra a destra, l'anzianità delle posizioni aumenta e il tuo stipendio aumenta. Parleremo di stipendi tra un momento. Esaminiamo prima un esempio o due di come potrebbe essere la tua carriera.
Diciamo che inizi come analista di dati. Dopo diversi anni di lavoro con i dati e ricerca di soluzioni alternative per quanto riguarda i database, conosci i principi del database, quindi decidi di passare a diventare un modellatore di dati o un amministratore di database. Lavorare in una di queste posizioni ti dà più esperienza e partecipi a diversi progetti riguardanti l'infrastruttura dei dati. Quindi vieni promosso e diventi un architetto di dati, ad esempio.
O forse inizi come statistico. Dopo aver trascorso diversi anni in un'azienda, decidi che è ora di cambiare. Ma ti piace molto la compagnia in cui ti trovi. E ti sono davvero piaciuti diversi progetti di marketing a cui hai partecipato l'anno scorso. Ti trasferisci in un dipartimento di marketing per lavorare solo con i dati di marketing e diventare uno scienziato di marketing. Poi di nuovo, è tempo di cambiare; ti sei interessato all'apprendimento automatico e sei diventato un data scientist. Dopo diversi anni, vorresti tornare a scuola e prendere un dottorato di ricerca. Lasci il lavoro e ti dedichi a ottenere un dottorato di ricerca. Questo, combinato con la tua vasta esperienza lavorativa, ti fa capire che vuoi contribuire alla scienza dei dati in un modo diverso, forse teorico. E poi diventi un ricercatore.
Questi sono solo esempi di come potrebbe essere la tua carriera. Qualsiasi somiglianza con persone reali e le loro carriere è puramente casuale. La tua carriera dipenderà dal tuo background, dalle tue capacità, dai tuoi interessi, dalle opportunità che hai nella tua (o in un'altra) azienda, dalle dimensioni dell'azienda, dall'organizzazione, dalla flessibilità e sì, un po' di fortuna.
Qualsiasi modo tu scelga potrebbe avvantaggiarti a lungo termine. Ricorda, tutti questi lavori fanno parte della scienza dei dati, quindi avere più esperienza in un campo della scienza dei dati può essere utile solo se vuoi dare una scossa alle cose e fare qualcosa di nuovo per te all'interno di un campo della scienza dei dati.
Naturalmente, per ottenere l'esperienza, è necessario prima un lavoro. Per ottenere un lavoro, dovrai affrontare il processo spesso noioso del colloquio di lavoro. Per rendere quell'esperienza il più indolore possibile, devi essere preparato.
Competenze tecniche richiesta ai data scientist
Nella scienza dei dati, le seguenti competenze sono obbligatorie:
Programmazione in linguaggi come SQL, R, Python, Java, C-family
Lavorare con i dati , che implica la raccolta, la pulizia e l'analisi dei dati
Progettazione di database per capire come ottenere e archiviare i dati
Analisi statistica per ottenere insight dai dati
Matematica utilizzata nell'analisi dei dati e nel calcolo delle metriche
Modellazione per la progettazione e la costruzione di modelli
ML e AI per la distribuzione di modelli
Dai un'occhiata al nostro post sulle competenze sulla scienza dei dati più richieste per scoprire quali sono le competenze tecniche e le competenze aziendali della scienza dei dati più richieste che devi avere come scienziato dei dati.
Quanto guadagna un Data Scientist
Nella scelta di una carriera, a parte i tuoi interessi e le circostanze, anche lo stipendio gioca il suo ruolo
Secondo Jobted, che cita l'US Bureau of Labor Statistics (BLS), lo stipendio medio annuo negli Stati Uniti è di circa 53,5k.
Quindi, come si confrontano i lavori nella scienza dei dati con questo? Ad esempio, i dati di Glassdoor mostrano che gli analisti di dati guadagnano in media $ 70.000 all'anno. Anche questo lavoro (in media) meno pagato nella scienza dei dati ti farà guadagnare oltre $ 15.000 al di sopra della media statunitense. Questo è il 30% in più!
Lavorare come scienziato dei dati, che è uno dei lavori più pagati nella scienza dei dati, potrebbe farti guadagnare in media $ 139.000 , che è più di 1,5 volte superiore alla media. Anche lo stipendio più basso riportato è il doppio della media degli Stati Uniti, mentre lo stipendio può arrivare fino a $ 171.000. E questo non è nemmeno il lavoro più remunerativo nella scienza dei dati.
L'istruzione, la conoscenza e le abilità ripagano davvero, nel caso ti chiedessi se investire nell'avanzamento di carriera o nel cambiamento. Di seguito è riportata la panoramica delle posizioni lavorative e degli stipendi medi in USD.
Analista dati $ 70k
Amministratore del database $ 84k
Modellatore di dati $ 94k
Ingegnere del software $ 108k
Ingegnere dei dati $ 113k
Architetto dei dati $ 119k
Statistico $ 89k
Sviluppatore di business intelligence (BI) $92k
Scienziato di marketing $ 94k
Analista di affari $ 77k
Analista quantitativo $112k
Scienziato dei dati $139k
Ricercatore $142k
Ingegnere di apprendimento automatico $189k
A seconda dell'azienda in cui lavori, puoi aspettarti che gli stipendi base vengano aumentati di diversi vantaggi, come bonus in contanti e azioni, assicurazione sanitaria e sulla vita, ecc.
Orario di lavoro dei Data Scientist
Spesso, essere molto richiesti ed essere pagati in modo piuttosto dolce ha un prezzo. No, non è tutto roseo nella scienza dei dati. Sebbene di solito lavorino 40 ore a settimana, i data scientist occasionalmente hanno bisogno di dedicare lunghe ore. Ancora una volta, dipende dall'azienda, dalla sua organizzazione, dal settore e da altri numerosi fattori. Ma il più delle volte, va con la descrizione del lavoro e la sua natura periodica, il che significa che ti equilibrerai tra periodi completamente rilassati e facili e picchi in cui dovrai dedicare 50-60 ore lavorative a settimana.
Questo perché le attività di scienza dei dati di solito coinvolgono progetti, il che significa risolvere i problemi entro scadenze rigorose. Con l'avvicinarsi della scadenza, il carico di lavoro di solito aumenta ed è allora che i data scientist devono dedicare qualche ora in più.
Cosa rende un data scientist di successo?
Avere un'istruzione pertinente e competenze tecniche è, ovviamente, il prerequisito per diventare un data scientist. Ma questo fa di te un grande scienziato di dati? Non necessariamente.
Il punto della scienza dei dati è risolvere i problemi della vita reale. Puoi avere tutte le competenze tecniche del mondo, ma se non puoi usare quelle brillanti capacità per trovare una soluzione, qual è il punto? Oppure trovi una soluzione, ma nessuno la capisce e la usa. Hai davvero risolto il problema? No, non l'hai fatto.
Le competenze tecniche vengono utilizzate per risolvere il problema e uno dei modi migliori per affinarle è creare un proprio progetto di analisi dei dati . Tuttavia, sono necessarie anche le competenze trasversali. Trovare una soluzione è in qualche modo inserito tra le altre due fasi importanti del lavoro di un data scientist.
Capire il problema
Trovare la soluzione (tramite competenze tecniche)
Presentando la soluzione
Per essere un grande data scientist, devi:
Avere un pensiero Critico ( o essere un rompi palle )
Comunicare bene
Essere bravo nel lavoro di squadra
Essere dinami e Trasversale
Essere Curioso e Infantile
Non stiamo parlando di essere un monello viziato. Essere infantili significa essere curiosi, fare domande, voler imparare ed essere giocosi.
Devi essere curioso, accettare di non capire tutto ed essere disposto ad imparare. Per farlo, devi fare quello che fanno i bambini: fare domande finché non ottengono risposte di cui sono felici. Devi diventare il " ragazzo dei perché". Solo in questo modo sarai in grado di comprendere il problema aziendale, le diverse esigenze di persone, reparti e clienti. Una volta che li capisci, usare le tue capacità tecniche diventa, beh, tecnicità.
E quando trovi una soluzione, devi essere giocoso e fantasioso su come presenti la tua soluzione, probabilmente molto complessa, in modo che gli altri possano capirla e usarla.
Comunicazione e Data Scientist
La comunicazione è un'estensione naturale della prima abilità. Devi comunicare in modo efficiente, porre le domande giuste, presentare le tue idee e soluzioni in modo comprensibile. Quando le persone sentono che sei aperto ai suggerimenti, che le ascolti e le tratti con rispetto, saranno molto più coinvolte nel progetto. Saranno disposti a spiegare le loro esigenze e problemi (di affari) in modo molto più dettagliato, rendendo più facile per te capire cosa ti viene richiesto correttamente.
Ovviamente, non ha senso inventare una brillante soluzione di data science se non puoi spiegare come funziona, in che modo avvantaggia i suoi utenti e come possono usarla. Quindi la comunicazione è necessaria quando presenti la tua soluzione.
Lavoro di Squadra e Data Scientist
Fortunatamente o no, lavorerai con persone reali che cercano di risolvere i loro problemi reali. Non lavorerai da solo all'interno del tuo dipartimento. E non lavorerai solo con persone del tuo dipartimento. Lavorerai con varie persone provenienti da diversi percorsi di vita, con diverse competenze tecniche, specializzazioni ed esperienze. Per essere un data scientist di successo, devi capire le persone e avere pazienza con loro, essere flessibile e adattarti a situazioni e approcci diversi.
Creare una buona atmosfera di lavoro sarà vantaggioso per l'azienda, il tuo team e te stesso. Essere affidabili, responsabili e disposti ad aiutare i tuoi colleghi è qualcosa che è sempre apprezzato.
Trasversalità nei Data Scientist
Lavorare in team (diversi) con persone significa che lavorerai con diversi livelli e campi di competenza. Questa è un'opportunità per imparare. È allora che entra in gioco la trasversalità.
Un data scientist che non sa nulla al di fuori dei rigidi confini della scienza dei dati non può essere un grande data scientist. La sezione trasversale ti farà capire e risolvere i problemi più rapidamente. Presenterai le soluzioni in modo più chiaro. Comprendere affari, marketing, reportistica, legale o qualsiasi altro aspetto del settore in cui lavori ti rende facilmente un datore di lavoro molto desiderabile. Gli esperti che possono colmare il divario tra i reparti tecnici e non tecnici sono fiori rari e molto preziosi.
Conclusione sui Data Scientist
La scienza dei dati è oggi uno dei campi più caldi del mercato del lavoro. C'è una forte domanda di data scientist, ma c'è anche molta concorrenza.
Ciò significa che non è facile diventare un data scientist. Tuttavia, non è nemmeno impossibile. Questa guida è una delle cose che dovrebbe rendere più facile decidere se la scienza dei dati fa per te o meno. Per riassumere, ecco i passaggi per ottenere un lavoro nella scienza dei dati e avere successo:
Ottieni una formazione in informatica o altri campi quantitativi.
Lavora sulle tue competenze tecniche, come la programmazione, l'analisi dei dati, la progettazione di database e la costruzione di modelli.
Preparati con cura per un colloquio di lavoro, il che significa rispondere a quante più domande tecniche e non tecniche possibili, ricercare l'azienda e la posizione per cui ti sei candidato.
Lavora sulle tue competenze trasversali.
Vuoi mettere in pratica quello che hai letto ?
Oppure segui i tutorial correlati :
Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico
Riconoscimento facciale con Python, in meno di 25 righe di codice
Tutorial di Regressione Logistica per l'apprendimento automatico
Scikit Learn e Python Tutorial Per Creare Modelli di Intelligenza Artificiale
Feature Engineering e Feature Selection per Principianti e non
Spiegazione della più semplice rete neurale per principianti
Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab
Il tuo primo Programma di Deep Learning in Python con Keras Step-By-Step
Come costruire modelli predittivi sanitari utilizzando PyHealth?
Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras
Deep learnign e python : Object Recognition e Object Predict esempio
_gif.gif)
.png)
Comentarios