النص الكامل 1877 الكلمات، وعندما يكون التعلم مدى المتوقع 6 دقيقة

مصدر الرقم: Unsplash

مجال تنافسي للغاية من البيانات العلمية، المزيد والمزيد من الناس بسرعة تطوير المهارات والخبرات.

"R، بيثون، SQL والتعلم الآلي" لقد كان لعلماء البيانات القياسية. ولكن مع تطور في هذه المنطقة، وهذه المهارات قد تم الحصول ليست كافية لتظل قادرة على المنافسة في سوق العمل.

في عام 2020، لكي لا تصبح قديمة، يحتاج العلماء بيانات لتطوير المطورين التقني.

هنا هو نواة صغيرة نحن النظام، والمهارات الخمس 2020 علم البيانات اللازمة يرجى الحفاظ ~

1. CloudandBigData

آلة القيود التصنيع التعلم على العلماء بيانات أكثر وأكثر خطورة، ولكن أيضا أن تصبح مهندس البيانات قيدا خطيرا وصناعة تكنولوجيا المعلومات كاملة.

الكرتون الشهير (المصدر: الشبكي: //www.cyberciti.biz/humor/dad-what-are-clouds-made-of-in-it/)

وتلتزم العلماء البيانات لتقليل الوقت اللازم في حالة النموذج، موظفي تكنولوجيا المعلومات يمكن أن تسهم من خلال خدمات الحوسبة أسرع، مثل:

الغيمة: الحوسبة الموارد المحولة إلى الموردين الخارجيين (مثل AWS، MicrosoftAzure أو GoogleCloud)، يمكنك بسهولة بناء بيئة تعليمية آلة سريعة جدا التي يمكن الوصول إليها من بعيد. وهذا يتطلب أن العلماء بيانات لديهم فهم أساسي من الميزات السحابية، مثل الملقم البعيد بدلا من جهاز الكمبيوتر الخاص بك، أو استخدام لينوكس بدلا من ويندوز / ماك.

PySpark كتابة بيثون هو مواز (BigData) نظام

BigData: أما الجانب الثاني هو استخدام تكنولوجيا المعلومات لتتعلم بسرعة Hadoop وسبارك، هاتين الأداتين تسمح مهام المعالجة المتوازية في وقت واحد (العقد العمل) على العديد من أجهزة الكمبيوتر. وهذا يتطلب استخدام أساليب مختلفة من العلماء بيانات لتطوير هذا النموذج، لأنه رمز يجب أن تسمح التنفيذ المتوازي.

2. NLP، NeuralNetworksandDeepLearning

في الآونة الأخيرة، وأصر عالم البيانات، البرمجة اللغوية العصبية والتعرف على الصور هو مجرد البيانات العلمية المهنية، وليس الجميع لا بد الرئيسي.

تحتاج إلى فهم عمق التعلم: التعلم القائم على الآلات التفكير في الدماغ البشري

ومع ذلك، فإن تصنيف الصور وNLP حالات الاستخدام على نحو أكثر تواترا، حتى في الأعمال التجارية "العادي" أيضا. اليوم، أصبح هذا النمط فهم أساسي من الحد الأدنى لمعايير الصناعة.

حتى إذا كان عملك ليس مباشرة تطبيق هذه النماذج، بدء التشغيل الفعلي للمشروع هو أيضا من السهل جدا العثور عليها، ويسمح لك لفهم الخطوات اللازمة لصور المشروع والنص.

3. رشيق

رشيق هو وسيلة لتنظيم العمل، وقد استخدم فريق التطوير بشكل كبير. المزيد والمزيد من الأشخاص الذين شاركوا في مجال البيانات العلمية والمهارات الأولية هو تطوير البرمجيات نقية، جاء دور المهندس تعلم الآلة إلى حيز الوجود.

بعد ورشيق يبدو أن العنق والرقبة

المزيد من البيانات العلماء أو المهندسين أكثر، ويعتبر التعلم الآلي المطور: التحسين المستمر لعناصر التعلم الآلي من قاعدة التعليمات البرمجية الموجودة.

لهذه الأدوار، يجب أن العلماء بيانات فهم طريقة رشيقة سكروم القائم على العمل. وهو يحدد أدوار مختلفة لأناس مختلفين، ويعرف هذا الدور والتحسين المستمر لضمان التنفيذ السلس.

4. التصنيع

في حقل البيانات من العلم، والطريقة التي نفكر بها تتغير أيضا المشروع. يواصل العلماء بيانات لاستخدام التعلم الآلي إلى الإجابة على الأسئلة الأعمال. ومع ذلك، تتوقع بيانات أكثر وأكثر علمية لتطوير نظم الإنتاج، على سبيل المثال، البرمجيات على نطاق واسع في الأجهزة الدقيقة.

AWS هي أكبر مورد للسحابة

وفي الوقت نفسه، نموذج رفيع المستوى من وحدة المعالجة المركزية واستهلاك RAM ينمو أيضا، وخاصة في استخدام الشبكات العصبية والتعلم العميق.

من حيث العلماء بيانات العمل متطلبات، وليس فقط للنظر في دقة النموذج، ولكن أن تنظر أيضا في وقت التنفيذ من المشاريع أو الجوانب الأخرى من التصنيع، يصبح من المهم على نحو متزايد.

مثل مايكروسوفت، غوغل أيضا خدمة سحابة

5. جيثب

بوابة وجيثب هو لمطوري البرمجيات لإدارة إصدارات مختلفة من البرنامج. أنها تتبع كل التغييرات التي أدخلت على قانون الأساس، بالإضافة إلى ذلك، عندما مطورين متعددة لإجراء تغييرات على نفس البند، يمكن هذا البرنامج حقا زيادة التعاون الراحة.

جيثب هو خيار جيد

مع دور العلماء البيانات أصبحت ذات أهمية متزايدة لتكون قادرة على التعامل مع هذه الأدوات تطوير تصبح حرجة. أصبح بوابة لمتطلبات العمل الخطيرة، للتكيف أفضل السبل لاستخدام بوابة، يستغرق وقتا. عندما كنت مع شخص أو مع زملاء جدد، والبحوث بوابة أمر سهل، ولكن عند الانضمام إلى فريق من الخبراء بوابة باعتباره الوافد الجديد، قد تضطر إلى التكيف مع أصعب مما يتصور.

بوابة جيثب حقا الحاجة المهارات

لتظل قادرة على المنافسة، يجب أن نولي لاستخدام أدوات جديدة وطرق جديدة للعمل وقبول جاهزة، هيا!

انتباه رسالة الابهام

معا نحن نشارك في التعلم وتطوير AI الجاف

مثل طبع، يرجى ترك رسالة وراء الكواليس، والامتثال للمعايير طبع