1 Data Science cần có những tính cách gì?
Chào mọi người, em đang định hướng trở thành Data Science, tuy nhiên không biết tính cách như thế nào là phù hợp, để xem liệu mình có lựa chọn đúng không ah. Em cám ơn.
công nghệ thông tin
Chào em, anh nghĩ để thành công trong Data Science, em sẽ cần chú ý đến 4 tiêu chí sau mà em sẽ dùng để xếp hạng các loại ngôn ngữ lập trình cho Data Science.
Specificity – Chuyên biệt
Khi nói đến Data Science, bạn sẽ cần phải thuần thục tất cả các package và module khác nhau có trong ngôn ngữ lập trình bản thân chọn.
Generality – Tổng quát
Data scientist phải có kĩ năng tốt trong lập trình cũng như khả năng phân tích số liệu. Bởi phần lớn công việc hàng ngày của Data science là lọc và clean dữ liệu. Đây là một task mà không có bất kì machine learning packages nào có thể làm thay được.
Productivity – Năng suất
Với việc mọi thứ càng trở nên năng động hơn trong thế giới kinh doanh hiện nay, năng suất đóng cũng đóng vai trò rất quan trọng. Tuy vậy, nó đồng nghĩa với việc khả năng xuất hiện lỗi cũng nhiều hơn cũng như đòi hỏi kĩ năng cao từ các Data scientist.
Performance – Hiệu năng
Trong một số trường hợp, việc cải thiện hiệu năng cho code được ưu tiên hàng đầu, đặc biệt là khi ta có một lượng lớn các data quan trọng. Ngôn ngữ Compiled thường nhanh hơn so với loại interpreted, cũng như statically typed languages thì ít bị “fail” hơn khi so với loại dynamically. Tất nhiên bù lại thì hiệu năng của nó thấp hơn.
Phan Khắc Tài
Chào em, anh nghĩ để thành công trong Data Science, em sẽ cần chú ý đến 4 tiêu chí sau mà em sẽ dùng để xếp hạng các loại ngôn ngữ lập trình cho Data Science.
Specificity – Chuyên biệt
Khi nói đến Data Science, bạn sẽ cần phải thuần thục tất cả các package và module khác nhau có trong ngôn ngữ lập trình bản thân chọn.
Generality – Tổng quát
Data scientist phải có kĩ năng tốt trong lập trình cũng như khả năng phân tích số liệu. Bởi phần lớn công việc hàng ngày của Data science là lọc và clean dữ liệu. Đây là một task mà không có bất kì machine learning packages nào có thể làm thay được.
Productivity – Năng suất
Với việc mọi thứ càng trở nên năng động hơn trong thế giới kinh doanh hiện nay, năng suất đóng cũng đóng vai trò rất quan trọng. Tuy vậy, nó đồng nghĩa với việc khả năng xuất hiện lỗi cũng nhiều hơn cũng như đòi hỏi kĩ năng cao từ các Data scientist.
Performance – Hiệu năng
Trong một số trường hợp, việc cải thiện hiệu năng cho code được ưu tiên hàng đầu, đặc biệt là khi ta có một lượng lớn các data quan trọng. Ngôn ngữ Compiled thường nhanh hơn so với loại interpreted, cũng như statically typed languages thì ít bị “fail” hơn khi so với loại dynamically. Tất nhiên bù lại thì hiệu năng của nó thấp hơn.