data scientists

  • Data scienceอะไรคือความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างทีม Data Science และ Software Engineering?

    อะไรคือความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างทีม Data Science และ Software Engineering?

    แม้ว่าจะมีความคล้ายคลึงกันมากมายในการพัฒนาซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ก็มีความแตกต่างหลักสามประการ ได้แก่ กระบวนการ เครื่องมือ และพฤติกรรม หา. ในบทความที่แล้ว ฉันได้พูดถึงการกำกับดูแลแบบจำลองและการจัดการแบบจำลองแบบองค์รวม ฉันได้รับคำตอบที่ดีพร้อมกับคำถามบางข้อเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างเวิร์กโฟลว์ Data Science และ Software Development เพื่อเป็นการตอบกลับ งานชิ้นนี้เน้นถึงความแตกต่างที่สำคัญในกระบวนการ เครื่องมือ และพฤติกรรมระหว่าง Data…

    Đọc thêm »
  • Data scienceวิธีดึงดูดและรักษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญ แต่เข้าใจยาก

    วิธีดึงดูดและรักษานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญ แต่เข้าใจยาก

    ในฐานะบทบาทที่ค่อนข้างใหม่ “กูรูข้อมูล” จึงเป็นข้อกำหนดงานที่ท้าทายในการร่าง องค์กรต่างๆ กำลังมองหาบุคคลที่มีทักษะสูงและมีการศึกษาดีเพื่อบรรลุตำแหน่งดังกล่าว แต่ความจริงก็คือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่องค์กรต้องการไม่ใช่กูรู แต่เป็นเพื่อนร่วมงาน องค์กรส่วนใหญ่ลืมไปว่าการสรรหาผู้มีความสามารถที่เหมาะสมนั้นเกี่ยวกับพวกเขามากพอๆ กับที่เกี่ยวกับการสรรหาผู้มีโอกาสเป็นผู้สมัคร ตัวอย่างเช่น องค์กรมีสภาพแวดล้อมที่น่าสนใจและประสบความสำเร็จสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? มันสร้างโอกาสและตำแหน่งใหม่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่? สนับสนุนนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและให้อิสระในการทำงานอย่างสร้างสรรค์หรือไม่? การทำความเข้าใจว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมองหาอะไรเป็นสิ่งสำคัญเมื่อต้องการสรรหาและรักษาผู้มีความสามารถด้านข้อมูลที่เหมาะสม ดังนั้นสิ่งที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลติ๊ก? ข้อเท็จจริงคืออัตราการออกจากงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นสูงมาก ผลสำรวจล่าสุดโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของ KDNuggets เปิดเผยว่ามากกว่าหนึ่งในสามคาดว่าจะอยู่ในงานของตนเป็นเวลาน้อยกว่าสามปี…

    Đọc thêm »
  • Data scienceความสัมพันธ์ของ Data Scientist กับการสร้าง Predictive Models

    ความสัมพันธ์ของ Data Scientist กับการสร้าง Predictive Models

    หากคุณเป็น Data Scientist คุณน่าจะใช้เวลาหลายเดือนในการพัฒนาอย่างจริงจัง แล้วจึงปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพียงตัวเดียว ความจริงก็คือเมื่อแบบจำลองของคุณถูกสร้างขึ้น – นั่นคือชัยชนะเพียงครึ่งเดียวของการต่อสู้ หนึ่งในสี่ของชีวิตการทำงานของ Data Scientist มักจะเป็นแบบนี้: คุณได้พบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อกำหนดขอบเขตของแบบจำลองและสิ่งที่ควรทำ คุณรวบรวม นำเข้า สำรวจ และเตรียมข้อมูล คุณสร้าง ทดสอบ และปรับแต่งโมเดลซ้ำแล้วซ้ำเล่า…

    Đọc thêm »
  • Data science10 บริษัทชั้นนำที่มอบงานจากที่บ้านให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

    10 บริษัทชั้นนำที่มอบงานจากที่บ้านให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

    งานเตือน! บริษัทชั้นนำให้โอกาสในการทำงานทางไกลแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าการทำงานจากที่บ้านจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่หลังจากการปิดตัวของ COVID- สิทธิพิเศษที่น่าสนใจสำหรับพนักงานของพวกเขา นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่สามารถทำได้จากที่บ้าน และคาดว่าภาคส่วนจะเพิ่มขึ้น % โดย 2028. บริษัทในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และวิศวกร ซึ่งรวมถึงการดูแลสุขภาพ การสื่อสาร และการวิเคราะห์ข้อมูล Lead Data Scientist…

    Đọc thêm »
  • Data science10 บริษัทชั้นนำที่มอบงานจากที่บ้านให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

    10 บริษัทชั้นนำที่มอบงานจากที่บ้านให้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

    งานเตือน! บริษัทชั้นนำให้โอกาสในการทำงานทางไกลแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าการทำงานจากที่บ้านจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่หลังจากการปิดตัวของ COVID- สิทธิพิเศษที่น่าสนใจสำหรับพนักงานของพวกเขา นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่สามารถทำได้จากที่บ้าน และคาดว่าภาคส่วนจะเพิ่มขึ้น % โดย 2028. บริษัทในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และวิศวกร ซึ่งรวมถึงการดูแลสุขภาพ การสื่อสาร และการวิเคราะห์ข้อมูล Lead Data Scientist…

    Đọc thêm »
  • Data science5 เหตุผลที่ทำไม Data Scientist ควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง

    5 เหตุผลที่ทำไม Data Scientist ควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง

    วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเทคโนโลยีพร้อมที่จะอยู่ต่อไป เนื่องจากความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่คุณสมบัติที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีคืออะไร? เหตุใดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงควรมีความอยากรู้อยากเห็นและใจกว้าง มันจะนำความแตกต่างอะไรมาสู่งานของพวกเขา? และเหตุใดจึงสำคัญอย่างยิ่ง? หากคุณอยากรู้คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ แสดงว่าคุณมาถูกที่แล้ว ต่อไปนี้คือเหตุผล 5 ประการที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง: ลักษณะสำคัญ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคนใดก็ตามที่เปิดใจกว้างเป็นลักษณะสำคัญ และไม่ได้หมายความว่าจะเปิดกว้างเกี่ยวกับผลการทดลอง การเปิดรับความคิดและความเชื่อของผู้อื่นก็มีความสำคัญเช่นกัน ในที่สุดทุกอย่างคือประสบการณ์การเรียนรู้และการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจำเป็นต้องได้ยินทุกความคิดเห็นและความคิด อ่านวารสาร ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเทคโนโลยี…

    Đọc thêm »
  • Data science5 เหตุผลที่ทำไม Data Scientist ควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง

    5 เหตุผลที่ทำไม Data Scientist ควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง

    วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเทคโนโลยีพร้อมที่จะอยู่ต่อไป เนื่องจากความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่คุณสมบัติที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีคืออะไร? เหตุใดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงควรมีความอยากรู้อยากเห็นและใจกว้าง มันจะนำความแตกต่างอะไรมาสู่งานของพวกเขา? และเหตุใดจึงสำคัญอย่างยิ่ง? หากคุณอยากรู้คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ แสดงว่าคุณมาถูกที่แล้ว ต่อไปนี้คือเหตุผล 5 ประการที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรมีความอยากรู้อยากเห็นและเปิดใจกว้าง: ลักษณะสำคัญ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคนใดก็ตามที่เปิดใจกว้างเป็นลักษณะสำคัญ และไม่ได้หมายความว่าจะเปิดกว้างเกี่ยวกับผลการทดลอง การเปิดรับความคิดและความเชื่อของผู้อื่นก็มีความสำคัญเช่นกัน ในที่สุดทุกอย่างคือประสบการณ์การเรียนรู้และการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจำเป็นต้องได้ยินทุกความคิดเห็นและความคิด อ่านวารสาร ข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเทคโนโลยี…

    Đọc thêm »
Back to top button