بهترین زبان برنامه نویسی برای علوم داده

زبانهایی که به عنوان یک دانشمند داده یاد می گیرید برای مسیری که حرفه ای شما مهم است مهم است. در این دوره صوتی تنها، بن Sullins مصاحبه اریک سنگ، رئیس علم اطلاعات در Crypto Flipside. اریک بینش خود را به آنچه که زبان ها محبوب هستند، به اشتراک می گذارد و کدام یک از شما باید برای کارهای علمی اطلاعات خود تسلط داشته باشید. پس از معرفی، اریک غواصی به آنچه که تجزیه و تحلیل به معنی در جهان از رمزنگاری است. او و بن پروتکل های Crypto، Blockchain و اهمیت اعتماد به جهان رمزنگاری را مورد بحث قرار می دهند. اریک داستان داستان چگونگی تبدیل شدن به یک دانشمند داده را به اشتراک می گذارد، پس او و بن به مهارت ها و ذهنیت نیاز داشتند تا به عنوان یک دانشمند داده موفق شوند. آنها پوشش می دهند که متخصصان داده جدید باید تمرکز کنند، از جمله R، Python، Notebooks Jupyter، و طعم های کافی از SQL را به شما امکان می دهد تا به طور موثر عیب یابی کنید. بن و اریک بر مهارت های نرم افزاری و مصاحبه با چالش ها می روند، سپس با بحث در مورد ارزش علم داده ها پایان می یابند و برخی مراحل بعدی را توصیه می کنند.
توجه: این دوره توسط بن Sullins ایجاد شد و داده ها را آزاد کرد آکادمی ما خوشحالیم که این آموزش را در کتابخانه ما برگزار کنیم.

عنوان اصلی : Best Languages for Data Science

سرفصل های دوره :

1. بهترین زبان برای علوم داده ها:
راهنمایی های شغلی از یک مهندس Cryptocurrency
شرکت اریک
پروتکل Crypto چیست؟
Blockchain چه مشکلی را حل می کند؟
چگونه اریک تبدیل به یک دانشمند داده شد؟
تفاوت بین علم داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها
اطلاعات جدید باید تمرکز کنید؟
مزایای R بر روی پایتون برای تجسم داده ها
آیا نوت بوک های Jupyter واقعا در تولید استفاده می شود؟
کدام سیستم های پایگاه داده باید دانشمندان داده ها را یاد بگیرند؟
چه مهارت های نرم افزاری برای دانشمندان داده برای یادگیری اهمیت دارد؟
چه مصاحبه علمی داده ها مانند یک مدیر استخدام است
علم داده چیست؟
مراحل بعدی