该平台可以更快地运行复杂的算法

jannatasha7512

数据科学学习者通常需要具备数学、科学、工程或技术背景以及编码和语言格式知识才能参加该课程。根据所选的训练营，参与者可能会被要求将各种形式的数据输入特定的语言或平台，并使用该技术来解决特定的问题。 数学 如果数据科学家需要创建自己的数据分析平台，那么微积分、线性代数和统计学都是他们需要的数学领域。统计学背景对于理解统计分布、估计量和检验特别有帮助。公司通常需要统计结果才能做出明智的决策。 编码 数据科学家必须知道如何使用代码来创建程序。他们必须对从基本编码到高级分析平台的各个方面都有深入的了解。使用的许多工具包括 Apache Spark、C/C++、Java、Python、R 和SQL。每个程序都有特定的用途。


例如： 与其他类型的程序相比， Apache Spark更适合分析数据，因为它能 WhatsApp 号码数据 够将计算结果存储到内存中。这在处理大型数据集时是必要的。通过缓存内存，科学家们丢失有价值信息的可能性较小。 当数据量超过可用内存时，通常会使用Hadoop 。该平台能够将数据发送到不同的服务器。 Hadoop 也是数据探索、过滤、采样和汇总的理想选择。 Python正在成为一种越来越流行的编程语言。该平台可用于数据科学家所需的各种流程。该语言的多功能性使用户能够完成许多不同的任务，其中可能包括创建数据集或导入 SQL 表。 SQL通常是数据科学家完成各种功能（包括从数据库中添加、删除或提取信息）所需的知识。




SQL 还具有执行分析功能的能力。通过平台精准的指令，用户可以更加快捷地进行查询。 数据可视化 如今，企业和行业产生的数据量比以往任何时候都多。然而，为了有用，数据必须转换成易于理解的格式。数据科学家使用 d3.js、ggplot、Matplotlib、Tableau 和其他工具来实现此目的。通过组织数据并将其转换为可用的格式，公司能够根据结果做出决策。 处理非结构化数据 非结构化数据是指音频或视频源、博客文章、客户评论和社交媒体帖子。多媒体格式中包含的数据通常要求数据科学家具有分析、理解和操作数据的能力，以便检索可能对企业或行业有价值的相关信息。 人工智能和机器学习 能够利用人工智能创建程序的数据科学家可能会从提高程序的独立学习能力中受益。