Innehållsförteckning:
Inlägget innehåller affiliate-länkar
Datavetenskap är en komplex disciplin som identifierar betydande information som dras från gigantiska mängder strukturerade och ostrukturerade data. Förmodligen är den svåraste delen av detta kunskapsfält att lära sig att förstå all denna information och omvandla denna enorma mängd spridd information till meningsfulla, handlingsbara insikter. En kompetent dataanalytiker vet hur man kan upptäcka de mönster som gör det möjligt för organisationer att ta fram effektiva strategier, hitta nya möjligheter och förbättra sina marknadsföringsinsatser.
Ett jobb inom datavetenskap är ett av de mest välbetalda som finns, och datavetare är alltid eftertraktade av även det största företaget. Är det verkligen möjligt att lära dig datavetenskap? Kan du gå från bara grundläggande IT-färdigheter till att bli en masteranalytiker? Svaret är ja, förutsatt att du väljer rätt kurser och tar dem med due diligence. Här kommer vi att presentera en sammanfattning av de viktigaste datavetenskapskoncepten du måste lära dig för att bli en självlärd datavetare, allt du kan lära dig från ditt eget hem. Du kan ta alla dessa kurser genom Coursera för mindre än $ 100 vardera. (För att lära dig mer om vad en datavetare gör, se Jobroll: Data Scientist.)
Förstå datavetenskap
Vanligt och enkelt, först saker först. Du kan inte bli datavetare om du inte förstår vad datavetenskap egentligen är, och en introduktionskurs som ger dig en översikt över denna disciplin är det första steget du bör ta. Kärnbegrepp inkluderar varför och hur datavetenskap är så viktig för företaget och hur den kan tillämpas. Du måste kunna förstå vad regressionsanalys är och hur processen för gruvdrift av en datauppsättning fungerar samt vilka verktyg och algoritmer du kommer att använda dagligen för att behärska denna disciplin.
