Zanyarek Daneyê çi ye? Meaş, Berpirsiyarî, û Nexşeya Rêya Ku Bibin Yek

Zanyarek daneyê kesek e ku daneyan berhev dike, pêşdixe û analîz dike da ku alîkariya rêxistinan bike ku biryarên danûstendinê bidin. Zanistiya daneyê ji bo demekê di bazara karî de dengbêjek bû, lê îro, ew yek ji wan e zûtir-mezin dibin rolên kar. Wekî din, meaşê zanyarê daneya navîn salê 125,891 $ ye, li gorî Glassdoor.

Lebê zanista daneyê çi ye? Çavdêrî û ceribandin zanist e. Çavdêriya şêwazên veşartî yên di daneyan de û ceribandina fêrbûna makîneyê û teknîkên statîstîkî yên cihêreng ji bo çêkirina stratejiyek dane-rêvebir jê re zanistiya daneyê tê gotin.

Di vê blogê de, em ê rol û berpirsiyariyên zanyarek daneyê, nexşeya rê ya ku bibin yek, û cûdahiyên berbiçav di navbera zanyarek daneyê û analîstek daneyê de fêr bibin.

Berpirsiyarên Daneyên Zanistê

Berpirsiyariyên zanyarek daneyê dibe ku ji rêxistinek ji rêxistinê re li gorî armancên wê, stratejiya daneyê, û mezinahiya rêxistinê ve girêdayî be. Berpirsiyarên rojane ev in:

• Daneyên berhev bikin û pêşdibistanê bikin
• Daneyên analîz bikin ku nimûneyên veşartî bibînin
• Algorîtmayan û modelên daneyê ava bikin
• Fêrbûna makîneyê bikar bînin da ku meylên pêşbîn bikin
• Encamên bi tîm û aliyên peywendîdar re ragihînin
• Hevkariya bi endezyarên nermalavê re ji bo bicîhkirina modelê di hilberînê de
• Di nav ekosîstema zanistiya daneyê de bi teknolojî û rêbazên herî dawî re nûve bimînin

Meriv çawa dibe Zanyarek Daneyê?

Bachelor's Degree

Dersa Bachelor di Zanistiya Komputerê de lingek baş e ku meriv bibe zanyarek daneyê. Hûn dikarin xwe bi prensîbên endezyariya bername û nermalavê nas bikin. Bachelor di statîstîk an fîzîkê de jî dikare bingehek baş saz bike.

Fêrbûna jêhatîbûnê

Programming

Li gor lêkolîne ji 15,000 şandinên kar ên zanistiya daneyê, 77% ji posteyên xebata zanistiya daneyê Python behs kirin, û 59% jî SQL wekî jêhatiya ku ji bo serlêdana pozîsyonê hewce dike behs kir. Ji ber vê yekê, fêrbûna Python û SQL pêdivî ye. Piştî fêrbûna bernameya 101-ê, hûn hewce ne ku hûn di pirtûkxane û çarçoveyên Fêrbûna Makîneyê de pisporiyê bistînin, ku ev in:

• Pizrikî
• pandas
• SciPy
• Scikit Fêr bibe
• Tensorflow / PyTorch

Dîtina Dîtaniyê

Pêvajoyên mêjiyê me çavî agahî 60,000x zûtir ji agahdariya nivîskî. Pêşkêşkirina têgihîştinên ku ji analîza daneyê bi karanîna tabloyan têne wergirtin jê re xuyangkirina daneyan tê gotin. Di dîtbarkirina daneyê de, zanyarên daneyê grafikên guncan bikar tînin da ku agahdarî ji beşdar û tîmê re ragihînin. Ji bo dîtina daneyan jêhatîbûna yek ji van amûrên jêrîn bes e:

• Tableau
• Hêza BI
• Dêrik

Fêrbûna Machine

Ev gav bi bernamekirinê re derbas dibe. Têgihiştinek ji fêrbûna makîneyê ji bo pêşbînkirina meylên paşerojê yên li ser databasa nedîtî hewce ye. Têgehên bingehîn ên ML-ê ku divê her zanyarê daneyê zanibe wiha ne:

• Fêrbûna bi çavdêrîkirin, Fêrbûna Bêserpereştî, Tespîtkirina Anomalî, Kêmkirina Dimensiyoneliyê, û Komkirin
• Endezyariya Taybetmendiyê
• Nirxandin û Hilbijartina Model
• Rêbazên Ensembleyê
• Fêrbûna Kûr

Gelek EdTech platform û kursan jêhatîbûnên teknîkî yên jorîn ên ku ji bo bibin zanyarek daneyê hewce ne fêr bikin.

Daneyên mezin

Daneyên Mezin, Karsaziya Mezin. 1 ji 5 şandinên kar li bendê ye ku serlêder xwedan jêhatîbûnên hilgirtina daneyên mezin bin. Zanîna Spark û Hadoop Frameworks ji bo hilanîna daneyên mezin hewce ye.

Projeyên Portfolio ava bikin

Piştî ku we nexşeya dersa dersê ya zanyarê daneyê qedand, ew dem e ku hûn bi avakirina projeyên zanistiya daneyê ve zanîna xwe bixin pratîkê. Bi çareserkirina pirsgirêkan projeyên nirxdar bikin. Dîtina daneyên cîhana rastîn bi Kaggle an çavkaniyên din ên pêbawer ve çêtirîn awayê destpêkirinê ye.

Dûv re, tevahiya çerxa jiyanê ya zanistiya daneyê, ku tê de hene: Pêşveçûn, Analîz, Modelkirin, Nirxandin, û di dawiyê de, Dabeşkirina li ser projeya we bicîh bikin. Çîroka projeya xwe bi nivîsandina blogek li ser encamên ku we bi dest xistiye vebêjin. Heke hûn dest pê bikin ev çalakî dikare li şûna ezmûnên xebatê bigire.

Hunerê nerm

Ji bo ku hûn bibin zanyarek daneyê, Zehmetiyên Nermal bi qasî jêhatiyên teknîkî girîng in. Zanyarên daneyê divê karibin têgînên teknîkî bi bandor bi aliyên peywendîdar re ragihînin. Çareserkirina pirsgirêk û afirîneriyê ji bo çêkirina çareseriyên daneya nûjen hewce ne. Zanyarên daneyê bi analîstên daneyê, endezyarên daneyê, û endezyarên nermalavê re dixebitin; ji ber vê yekê hevkarî û xebata tîmî pêwîst e.

Karên Asta Têketinê

Di analîtîka daneyê de bidestxistina karekî asta têketinê dikare bibe gavek hêja ku bibe zanyarek daneyê. Ji bo vê armancê, behskirina projeyên portfoliyoyê di rezûma xwe de dikare ji we re bibe alîkar ku hûn li pêşberî karsazan bisekinin. Gava ku hûn ezmûn û jêhatîbûnê digirin hûn dikarin bi rola zanistiya daneyê veguherînin.

Zanyarê Danezan û Analîstê Daneyê: Ferqa çi ye?

Zanyarên daneyê û analîstên daneyê dibe ku mîna hev xuya bikin. Dîsa jî, cûdahiyên berbiçav di navbera her du rolan de hene, ku ev in:

Bi tevahî daneyên ku hatine afirandin, vexwarin û girtin nêzî 64 zettabytes in 2020, û tê pêşbînîkirin ku heya sala 181-an bigihîje 2025 zetabytes. Zanyarek daneyê daneyan analîz dike û çareseriyên daneyê peyda dike. Zanyarên daneyê divê xwe bi metod û amûrên lêkolînê yên pêşkeftî nûve bikin da ku nirxa herî zêde bînin.

Zêdetir naveroka têkildarî zanyariya daneyê dixwazin? Serdan yekbûn.ai