🔍Data Science, Data Analysis, Machine Learning. Кто есть кто?
В мире больших данных и ИИ часто можно услышать термины Data Science, Data Analysis и Machine Learning. Давайте разберемся, что же они означают и чем занимаются специалисты каждой из этих областей.
1️⃣ Data Science: Обширная область, работающая с данными. Включает сбор, обработку, анализ и визуализацию данных, а также машинное обучение. Проще говоря, дата-сайентист использует данные, чтобы помогать решать реальные проблемы и делать прогнозы.
2️⃣ Data Analysis: Анализ данных для поддержки бизнес-решений. Основные задачи: чистка данных, статистический анализ, визуализация и подготовка отчетов. Дата-аналитик помогает компаниям и организациям понимать, что происходит на основе данных, и принимать обоснованные решения.
3️⃣ Machine Learning: Подмножество Data Science, фокусирующееся на создании алгоритмов, которые учатся на данных и делают прогнозы. ML-инженер разрабатывает и внедряет интеллектуальные системы, которые способны обучаться и принимать решения на основе данных.
✔️ Подключайтесь к нашему вебинару уже сегодня в 19:00 МСК и вы также узнаете:
– какие инструменты необходимы для того, чтобы стать DS, DA или ML-инженером;
– за что айтишники любят Data Science?
– обязательно ли вы высшее образование у кандидата?
И это только небольшая часть тем, которые будут подняты в разговоре с Владимиром Васильевым в 19:00 (МСК).
Ставь ❤️, если собираешься подключаться к нашему вебинару.
В мире больших данных и ИИ часто можно услышать термины Data Science, Data Analysis и Machine Learning. Давайте разберемся, что же они означают и чем занимаются специалисты каждой из этих областей.
1️⃣ Data Science: Обширная область, работающая с данными. Включает сбор, обработку, анализ и визуализацию данных, а также машинное обучение. Проще говоря, дата-сайентист использует данные, чтобы помогать решать реальные проблемы и делать прогнозы.
2️⃣ Data Analysis: Анализ данных для поддержки бизнес-решений. Основные задачи: чистка данных, статистический анализ, визуализация и подготовка отчетов. Дата-аналитик помогает компаниям и организациям понимать, что происходит на основе данных, и принимать обоснованные решения.
3️⃣ Machine Learning: Подмножество Data Science, фокусирующееся на создании алгоритмов, которые учатся на данных и делают прогнозы. ML-инженер разрабатывает и внедряет интеллектуальные системы, которые способны обучаться и принимать решения на основе данных.
– какие инструменты необходимы для того, чтобы стать DS, DA или ML-инженером;
– за что айтишники любят Data Science?
– обязательно ли вы высшее образование у кандидата?
И это только небольшая часть тем, которые будут подняты в разговоре с Владимиром Васильевым в 19:00 (МСК).
Ставь ❤️, если собираешься подключаться к нашему вебинару.