Mi az az adattudomány?
Az adattudomány a több szakterületet átfogó, a fontos adatok és információk gyakorlatban hasznosítható információk kinyerése céljából való tudományos adatelemzést jelenti.
Mi az az adattudós?
A technológia, a matematika, az üzlet és a kommunikáció terén képzett adattudósok kutatási projekteket vezetnek abból a célból, hogy értékes információkat nyerjenek ki a big data jellegű adatokból. A szervezetek ezeket az információkat arra használják fel, hogy jobb döntéseket hozzanak, összetett problémákat oldjanak meg, és javítsák a működésüket. A nagy adathalmazokban elrejtett, gyakorlatban hasznosítható ismeretek felfedésével az adattudósok jelentősen javíthatják a cégüknek a céljai elérésre vonatkozó képességét. Ez az oka annak, hogy nagy szükség van az adattudósokra, és „rocksztárnak” tekintik őket az üzleti világban.
Az adattudomány meghatározása
Az adattudomány az adatok ismeretszerzés céljából való tudományos tanulmányozását jelenti. Ez a terület több tudományágat kombinálva nyer ki ismereteket a hatalmas adathalmazokból, így segítve a megalapozott döntések és előrejelzések létrejöttét. Az adattudósok, az adatelemzők, az adattervezők, az adatmérnökök, a statisztikusok, az adatbázisgazdák és az üzleti elemzők mind az adattudomány területén dolgoznak.
Az adatok mennyiségének exponenciális növekedésével egyre nagyobb az adattudomány iránti igény, a cégek pedig egyre nagyobb mértékben támaszkodnak az elemzésekre a bevétel és az innováció elősegítése érdekében. Ahogyan például az üzleti interakciók egyre digitálisabbá válnak, egyre több adat jön létre, ami új lehetőségeket biztosít a felhasználói élmény hatékonyabb személyre szabására, a szolgáltatások és az ügyfelek elégedettségének javítására, új és továbbfejlesztett termékek létrehozására és az értékesítés növelésre. Emellett az adattudomány az üzleti világban és azon túl is segíthet a világ legnehezebb kihívásainak megoldásában.
Mivel foglalkoznak az adattudósok?
Az adattudósok big data jellegű adatokat gyűjtenek, elemeznek és értelmeznek, amivel mintázatokat és elemzéseket tárhatnak fel, előrejelzéseket készíthetnek, és végrehajtható terveket hozhatnak létre. A Big data-elemzésbig data olyan adathalmazként definiálható, amely változatosabb, nagyobb mennyiségű és gyorsabb adatkezelésre ad lehetőséget, mint a korábbi adatkezelési módszerek. Az adattudósok számos különböző típusú big data jellegű adatokkal dolgoznak, többek között az alábbiakkal:
- Strukturált adatok, amelyek általában sorokba és oszlopokba vannak rendezve, és szavakat és számokat, például neveket, dátumokat és hitelkártyaadatokat tartalmaznak. A közműipar adattudósai például az áramellátási és használati adatok táblázatainak elemzésével segíthetnek csökkenteni a költségeket, illetve észlelni azokat a mintákat, amelyek a berendezések meghibásodását okozhatják.
- Strukturálatlan adatok, amelyek rendezetlenek, és dokumentumfájlokban, közösségi médiában, mobiladatokban, webhelytartalmakban és videókban előforduló szövegeket tartalmaznak. A kiskereskedelmi iparágban dolgozó adattudósok például megválaszolhatnak egy, az ügyfélélmény javításával kapcsolatos kérdést a strukturálatlan ügyfélszolgálati jegyzetek, e-mailek, felmérések és közösségimédia-bejegyzések elemzésével.
Emellett az adathalmaz jellemzői olyan kvantitatív, strukturált numerikus adatokként, illetve kvalitatív vagy kategorikus adatokként írhatók le, amelyek nem numerikus értékeken keresztül vannak megjelenítve, és kategóriák alapján csoportosíthatók. Fontos, hogy az adattudósok ismerjék, hogy milyen típusú adatokkal dolgoznak, mivel az közvetlenül befolyásolja az általuk végzett elemzések típusát és azokat a gráftípusokat, amelyeket az adatok vizualizációjához használhatnak.
Az adattudósok a készségeiket az alábbi területeken fejlesztve szerezhetnek ismereteket a fenti adattípusokról:
- Számítógépes programozás. Az adattudósok olyan nyelvek használatával írnak lekérdezéseket, mint amilyen például a Julia, az R vagy a Python, hogy adatokat kérjenek le a cégük adatbázisából. Számos adattudós a Python nyelvet használja, mivel az könnyen, még kódolási tapasztalat nélkül is elsajátítható és használható, és előre összeállított adattudományos modulokat kínál az adatelemzéshez.
- Matematika, statisztika és valószínűség. Az adattudósok ezeket a készségeket felhasználva adatokat elemeznek, hipotéziseket tesztelnek, és gépi tanulási modelleket fejlesztenek – azaz olyan fájlokat, amelyeket az adattudósok be tudnak tanítani bizonyos típusú minták felismerésére. Az adattudósok betanított gépi tanulási modelleket használnak az adatok közötti kapcsolatok felderítésére, az adatokkal kapcsolatos előrejelzések készítésére és a problémák megoldásának megállapítására. Ahelyett, hogy teljesen új modelleket hoznának létre és tanítanának be, az adattudósok az automatizált gépi tanulást is kihasználhatják az éles használatra kész gépi tanulási modellek eléréséhez.
- Szakterülettel kapcsolatos ismeretek. Annak érdekében, hogy az adatokat releváns és hasznos, a kívánt üzleti eredményeket elősegítő ismeretekké alakítsák, az adattudósoknak az adott szakterülettel kapcsolatos ismeretekre is szükségük van – azaz arra, hogy ismerjék azt az iparágat és céget, ahol dolgoznak. Íme néhány példa arra, hogyan alkalmazhatják az adattudósok a szakterülettel kapcsolatos tudásukat az iparágspecifikus problémák megoldására.
Az adattudományos projektek típusai
| Iparág | Az adattudományos projektek típusai |
|---|---|
| Üzletág | Új termékek és termékfunkciók fejlesztése Ellátási lánc és leltárkezelés Ügyfélszolgálati fejlesztések Termékjavaslatok e-kereskedelmi ügyfeleknek |
| Szórakozás | A médiatartalmak használati mintáinak megismerése Tartalomfejlesztés a célpiac adatai alapján Tartalomteljesítmény mérése Testre szabott javaslatok a felhasználói beállítások alapján |
| Pénzügy és banki szolgáltatások | Csalások és más biztonsági incidensek megelőzése Befektetési portfóliók kockázatkezelése Virtuális asszisztensek, amelyek segítenek az ügyfeleknek a kérdések megválaszolásában |
| Közigazgatás | Szabályzattal kapcsolatos döntések A megelégedettség monitorozása Csalások észlelése, például a szociális fogyatékossággal kapcsolatos igények esetében |
| Egészségügy | Bizonyítékalapú gyógyszeres kezelés és az új gyógyszerek költséghatékonysága A járványok valós idejű nyomon követése Hordható nyomkövetők a betegellátás javításához |
| Távközlés | Szolgáltatásfejlesztések a felhasználói beállítások és helyek alapján A megszakadt hívások és más szolgáltatási problémák számának minimálisra csökkentése |
| Közművek | Intelligens fogyasztásmérő-elemzés a közműhasználat és az ügyfelek elégedettségének javításához Továbbfejlesztett eszköz- és munkaerő-kezelés |
Van egy másik olyan készség, amely kritikus fontosságú azzal kapcsolatban, hogy mivel foglalkoznak az adattudósok. Az elemzések eredményeinek a menedzserek, a vezetők és más érdekelt felek felé való hatékony kommunikálása a feladat egyik legfontosabb része. Az adattudósoknak a műszaki tudással nem rendelkezőknek is könnyen érthetővé kell tenniük az eredményeiket annak érdekében, hogy ők is megalapozott döntéseket tudjanak hozni az ismeretek alapján. Ezért az adattudósoknak a következőkben is jártasnak kell lenniük:
- Kommunikáció, nyilvános beszéd és adatvizualizáció. A kiváló adattudósok erős szóbeli kommunikációs készségekkel rendelkeznek, értenek például a történetmeséléshez és a nyilvános beszédek tartásához. Az adattudomány világában a képek valóban többet mondanak ezer szónál. Ha az adattudományos eredményeket gráfokkal és diagramokkal mutatják be, a közönség gyorsan, legfeljebb öt másodperc alatt megértheti az adatokat. Ezért a sikeres adattudósok ugyanolyan komolyan veszik az adatok vizualizációját, mint az elemzéseket.
Adattudományos folyamatok
Az adattudósok hasonló folyamatot követnek a projektjeik befejezése érdekében:
1. Az üzleti probléma azonosítása
Az adattudós az érdekelt felekkel együttműködve egyértelműen meghatározza a megoldandó problémát vagy a megválaszolandó kérdést, a projekt célkitűzéseivel és megoldási követelményeivel együtt.
2. Az analitikai megközelítés meghatározása
Az üzleti probléma alapján az adattudós eldönti, hogy melyik elemzési megközelítést kell követni:
- A leíró jellegűt, ha az aktuális állapottal kapcsolatban van szükség további információkra.
- A diagnosztikai jellegűt, ha a történteket és azok okát kell megérteni.
- A prediktív jellegűt, ha azt kell tudni, hogy mi fog történni.
- Az előíró jellegűt, ha a probléma megoldásának mikéntjét kell megismerni.
3. Az adatok megszerzése
Az adattudós azonosítja és megszerzi a kívánt eredmény eléréséhez szükséges adatokat. Ez magában foglalhatja az adatbázisok lekérdezését, az információk webhelyekről való kinyerését (webes adatgyűjtést), illetve az adatok fájlokból való megszerzését. Az adatok lehetnek belsőleg elérhetők, de az is lehetséges, hogy a csapatnak meg kell vásárolnia a kívánt adatokat. Bizonyos esetekben az is előfordulhat, hogy a szervezeteknek új adatokat kell gyűjteniük a projektek sikeres működtetéséhez.
4. Az adatok megtisztítása, más néven adattisztítás
Általában ez a lépés veszi igénybe a legtöbb időt. Az adathalmaz modellezés céljából való létrehozásához az adattudós az összes adatot ugyanabba a formátumba konvertálja, rendszerezi őket, eltávolítja közülük azokat, amelyekre nincs szükség, és lecseréli a hiányzókat.
5. Az adatok vizsgálata
Az adatok megtisztítása után az adattudós megvizsgálja az adatokat, és statisztikai elemzési technikákat alkalmazva feltárja az adatjellemzők közötti kapcsolatokat, illetve a közöttük fennálló statisztikai kapcsolatok és az általuk előre jelzett értékek (más néven címkék) közötti kapcsolatokat. Az előre jelzett címke lehet kvantitatív érték, például valaminek a jövőbeli pénzügyi értéke, illetve egy járat késésének percben megadott időtartama.
A feltárás és az előkészítés általában nagy mennyiségű interaktív adat elemzését és vizualizációját foglalja magában – legtöbbször úgy, hogy a Pythonhoz és az R-hez hasonló nyelveket használnak a kifejezetten ehhez a feladathoz tervezett interaktív eszközökben és környezetekben. Az adatok feltárására használt szkripteket rendszerint speciális környezetekben, például Jupyter notebookokban üzemeltetik. Ezek az eszközök lehetővé teszik az adattudósok számára, hogy programozott módon tárhassák fel az adatokat, miközben dokumentálhatják és megoszthatják az általuk talált ismereteket.
6. Az adatok modellezése
Az adattudós előíró vagy leíró jellegű modelleket fejleszt és tanít be, majd a modell tesztelésével és kiértékelésével meggyőződik arról, hogy az biztosan megválaszolja a kérdést, illetve megoldja az adott üzleti problémát. A modellek legegyszerűbb formájukban olyan kódrészletek, amelyek bemenetet vesznek fel, és kimenetet állítanak elő. A gépi tanulási modell létrehozásához ki kell választani egy algoritmust, adatokat kell szolgáltatni neki, majd el kell végezni a hiperparaméterek finomhangolását. A hiperparaméterek olyan állítható paraméterek, amelyek lehetővé teszik az adattudósok számára a modell betanítási folyamatának szabályozását. Neurális hálózatok esetén például az adattudós meghatározhatja a rejtett rétegek számát és az egyes rétegekben lévő csomópontok számát. A Modell hiperparaméter-finomhangolásahiperparaméter-finomhangolás, más néven hiperparaméter-optimalizálás az a folyamat, amely a legjobb teljesítményt eredményező hiperparaméterek konfigurációjának megkeresését jelenti.
Gyakran kérdezik, hogy melyik gépi tanulási algoritmust érdemes használni. A gépi tanulási algoritmusok modellekké alakítják az adathalmazokat. Az adattudós által kiválasztott algoritmus elsősorban az adattudományos forgatókönyv két különböző aspektusától függ:
- Mi az az üzleti kérdés, amelyre az adattudós választ szeretne adni a múltbeli adatokból tanulva?
- Mik az adattudományos forgatókönyv követelményei, a pontosságot, a betanítási időt, a linearitást, a paraméterek számát és a funkciók számát is figyelembe véve?
A kérdések megválaszolása érdekében az Azure Machine Learning átfogó algoritmusportfóliót biztosít, például Többosztályos decision forest algoritmus összetevőtöbbosztályos decision forest algoritmust, kiértékelendő javaslattételi rendszerjavaslattételi rendszereket, neurális hálózat típusú regressziót, többosztályos neurális hálózati összetevőtöbbosztályos neurális hálózatot és K-közép klaszterezést. Minden egyes algoritmus más típusú gépi tanulási probléma megoldására szolgál. Emellett Hasznos tanácsok az Azure Machine Learning-algoritmusokhoz a Microsoft Azure Machine Learning-tervezőbenaz Azure Machine Learning-algoritmusokhoz felhasználható hasznos tanácsok segítenek az adattudósoknak kiválasztani az üzleti kérdés megválaszolásához megfelelő algoritmust.
7. A modell üzembe helyezése
Az adattudós dokumentációval együtt biztosítja a végső modellt, és a tesztelés után éles környezetben üzembe helyezi az új adathalmazt, hogy az aktív szerepet tölthessen be a vállalatban. Az üzembe helyezett modellek előrejelzései felhasználhatók az üzleti döntésekhez.
8. Az eredmények vizualizációja és kommunikálása
Az olyan vizualizációs eszközökkel, mint amilyen például a Microsoft Power BI, a Tableau, az Apache Superset és a Metabase, az adattudósok könnyebben tárhatják fel az adatokat, és egyszerűbben hozhatnak létre olyan tetszetős vizualizációkat, amelyek az eredményeket úgy mutatják be, hogy a műszaki ismeretekkel nem rendelkező közönség számára is könnyen érthetők legyenek.
Az adattudósok webalapú adattudományos notebookokat, például Zeppelin notebookokat is használhatnak az adatbetöltési, adatfelderítési, adatelemzési és adatvizualizációs folyamat, illetve az adatokon való együttműködés folyamatának nagy részében.
Adattudományos módszerek
Az adattudósok a statisztikailag megbízható ismeretek feltárásához különféle statisztikai módszereket használnak, például hipotézistesztelést, faktorelemzést, regresszióanalízist és fürtözést.
Adattudományos dokumentáció
Habár az adattudományos dokumentáció projektenként és iparáganként eltérő, általában olyan dokumentációt tartalmaz, amely bemutatja, honnan származnak az adatok, és hogyan módosították őket. Így az adatcsapat többi tagja is hatékonyan használhatja fel az adatokat a jövőben. A dokumentáció például segít abban, hogy az üzleti elemzők vizualizációs eszközökkel értelmezhessék az adathalmazt.
Az adattudományos dokumentáció típusai:
- Projekttervek a projekt üzleti célkitűzéseinek, értékelési metrikáinak, erőforrásainak, ütemtervének és költségvetésének meghatározásához.
- Adattudományos felhasználói történetek az adattudományos projektekhez felhasználható ötletek azonosításához. Az adattudós az érdekelt fél szemszögéből írja le a történetet, amely arról szól, hogy az érdekelt fél mit szeretne elérni, és miért kéri a projektet.
- Az adattudományos modell dokumentációja az adathalmaznak, a kísérlet megtervezésének és az algoritmusoknak a dokumentálásához.
- A támogatási rendszerek dokumentációja, például felhasználói útmutatók, a rendszerkarbantartás infrastruktúrájának dokumentációja és kóddokumentáció.
Hogyan válhat adattudóssá?
Többféle módja is van annak, hogy adattudóssá váljon. A követelmények közé tartozik általában az informatika vagy a számítástechnika terén szerzett végzettség. Egyes informatikai szakemberek azonban intenzív kurzusok és online tanfolyamok elvégzésével vesznek részt adattudományos képzéseken, mások pedig adattudományos mesterképzést vagy minősítést szereznek.
Ha meg szeretné tudni, hogyan lehet adattudós, használja ki a Microsoft képzési forrásait, amelyek a következőkhöz nyújtanak segítséget:
- Gyors használatbavétel. Olvassa el a Packt Az adattudomány alapjai, bevezetés a statisztikai technikákba és elméletbe című ingyenes e-könyvét. Megismerheti a statisztikai elemzés és a gépi tanulás alapjait, a legfontosabb kifejezéseket és az adattudományos folyamatokat.
- A gépi tanulással kapcsolatos készségeit az Azure-ral, a Microsoft felhőplatformjával fejlesztheti. Megismerheti Az Azure adattudósok számára elérhető gépi tanulási forrásaiaz Azure adattudósok számára elérhető gépi tanulási forrásait, például az ingyenes oktatóvideókat, a példa megoldásarchitektúrákat és az ügyféltörténeteket.
- Mindössze 4 hét alatt a gépi tanulás szakértőjévé válhat az Azure-ban. Napi egy óra tanulással megtudhatja, hogyan adhat innovatív megoldásokat az összetett problémákra. A gépi tanulási projektek méretezésének alapjait a legújabb eszközökkel és keretrendszerekkel sajátíthatja el. A saját tempóban végezhető, Nulláról a csúcsra – gépi tanulási képzési terv az Azure Data Scientist Associate minősítés megszerzésére is felkészíti.
- Átfogó képzésben részesülhet. A Microsoft adattudósképzési terveA Microsoft adattudósképzési terve lehetőséget ad arra, hogy válasszon az egyéni ütemben elvégezhető és oktató által vezetett tanfolyamok közül. Megismerheti a tanulási modellek létrehozásának, a vizuális eszközök használatának és az adatelemzési számítási feladatok felhőben való futtatásának módját, és megtudhatja, hogyan hozhat létre olyan alkalmazásokat, amelyek támogatják a természetes nyelvi feldolgozást.
Adattudósi minősítések
A minősítések nagyszerű módot adnak arra, hogy bizonyságot adjon az adattudományos szakértelméről és felgyorsítsa a karrierjét. A Microsoft által minősített szakemberek rendkívül keresettek, és jelenleg is kínálnak Azure-adattudósoknak szóló állásokat. Ismerje meg, hogy melyek a munkáltatók által legkeresettebb adattudósi minősítések:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Az adattudománnyal és a gépi tanulással kapcsolatos tudását felhasználva gépi tanulási számítási feladatokat valósíthat meg és futtathat az Azure-ban az Azure Machine Learning Service használatával.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Olyan megoldásokat valósíthat meg, amelyek betekintést nyújtanak az ügyfélprofilokba, és nyomon követik a kapcsolattartási tevékenységeket, így javítva az ügyfélélményt és növelve az ügyfélmegtartást.
Az adatelemzők és az adattudósok közötti különbségek
Az adattudósokhoz hasonlóan az adatelemzők is nagy adathalmazokkal dolgoznak annak érdekében, hogy különféle trendeket tárjanak fel az adatokból. Az adattudósok azonban jellemzően olyan, nagyobb műszaki tudással bíró csapattagok, akik több szakértelemmel és felelősséggel rendelkeznek, például adattudományos projektek kezdeményezésével és vezetésével, illetve gépi tanulási modellek fejlesztésével és betanításával foglalkoznak, és bemutatják a vezetőknek vagy a konferenciákon az általuk talált eredményeket. Egyes adattudósok az összes ilyen feladatot elvégzik, mások pedig konkrét feladatokra összpontosítanak, például a betanítási algoritmusokra vagy a modellek létrehozására. Számos adattudós kezdte adatelemzőként a karrierjét, az adatelemzők pedig néhány éven belül adattudósi pozícióba léphetnek elő.
Az adattudósok és az adatelemzők közötti különbségek
| Adatelemző | Adattudós | |
|---|---|---|
| Szerepkör | Statisztikai adatok elemzése | Összetett üzleti igényekre szabott megoldások fejlesztése big data használatával |
| Tipikus eszközök | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, adattudományos notebookok |
| Adattípusok elemzése | Strukturált adatok | Strukturált és strukturálatlan adatok |
| Feladatok és kötelezettségek |
|
|
További források
További források
Gyakori kérdések az adattudományról
-
Az adattudós feladata, hogy a big data adatbányászatával értékes információkat nyerjen ki az adatokból. A szervezetek ezeket az információkat arra használják fel, hogy javítsák a döntéshozási folyamatot, problémákat oldjanak meg, és optimalizálják a működésüket.
-
Az adattudomány az adatok ismeretszerzés céljából való tanulmányozását jelenti. Számos különböző tudományágat egyesítve nyer ki ismereteket a hatalmas adathalmazokból, így segítve a tájékozott döntéshozást és előrejelzéseket.
-
Az adattudósok kutatási projekteket vezetve értékes információkat és a gyakorlatban hasznosítható elemzéseket nyernek ki a big data jellegű adatokból. Ez magában foglalja a megoldandó probléma meghatározását, a lekérdezéseknek a megfelelő adatok adatbázisokból való lekéréséhez történő írását, az adatok tisztítását és rendezését, a gépi tanulási modellek létrehozását és betanítását, valamint az adatvizualizációs technikáknak az eredmények érintettekkel való hatékony közlésére történő használatát.
-
Bár az adattudományos dokumentáció projektenként és iparáganként eltérő, általában projektterveket, felhasználói történeteket, modelldokumentációt és támogató rendszerek dokumentációját tartalmazza, például felhasználói útmutatókat.
-
Egyes informatikai szakemberek adattudományos mesterképzést vagy minősítést szereznek, mások pedig intenzív kurzusok és online tanfolyamok elvégzésével vesznek részt adattudományos képzéseken. A minősítések nagyszerű módot adnak arra, hogy bizonyságot adjon az adattudományos szakértelméről és felgyorsítsa a karrierjét. A Microsoft által minősített szakemberek rendkívül keresettek, és jelenleg is kínálnak Azure-adattudósoknak szóló állásokat.
Az adattudományos képzési források és minősítések felfedezése
-
Az adatelemzők és az adattudósok egyaránt nagy adathalmazokkal dolgoznak annak érdekében, hogy különféle trendeket tárjanak fel az adatokból. Az adattudósok azonban általában nagyobb műszaki szakértelemmel és felelősséggel rendelkeznek a kutatási projektek kezdeményezése területén. Előfordulhat például, hogy egy adatelemzőnek statisztikai adatelemzést kell végeznie, míg egy adattudósnak összetett üzleti igényekre kell megoldásokat fejlesztenie a big data adatbányászatával.
Az adattudósok és az adatelemzők feladatköreinek összehasonlítása
-
Az adattudományos projektek iparág és szervezeti igény szerint változnak. Üzleti környezetben például az adattudósok kutatási projektet vezethetnek az ügyfélszolgálati élmény javításának módjával kapcsolatban. A szükséges adatok nemcsak strukturált adatokat, például webhely- és tranzakciómetrikákat tartalmaznak, hanem strukturálatlan adatokat is, például felhasználói véleményeket és az ügyfélszolgálati csapatoktól származó megjegyzéseket. A különböző adatforrások részletes elemzése olyan megállapításokat eredményez, amelyek segíthetnek az aktuális eljárások ajánlott módosításairól való tájékoztatásban.
-
Az üzleti életben az adattudomány leggyakoribb célja a szervezetek működésének javítása. A szervezeti adatok hatalmas halmazának elemzéséből nyert ismeretek segíthetnek a meglévő kihívások megoldásában vagy az új üzleti módszerekre vonatkozó ötletek generálásában.
-
Igen, bár az adattudósoknak nem kell feltétlenül ugyanolyan jártasnak lenniük a kódolásban, mint a programozóknak. Az adattudósok a lekérdezések írásához olyan programozási nyelveket használhatnak, mint amilyen például a Julia, az R vagy a Python. A Python azért is népszerű, mert viszonylag könnyen elsajátítható és használható.
-
Az adattudományos szerepkörök követelményei eltérők lehetnek, de általában az alábbiak közül legalább egy közéjük tartozik:
- Az informatika vagy a számítástechnika terén szerzett végzettség.
- Egy intenzív adattudományos kurzus vagy online tanfolyam elvégzése.
- Az adattudomány területén kapott mesterképzés vagy minősítés.
A Microsoft számos olyan képzési forrást és képzési tervet kínál, amelyekkel elindulhat az adattudóssá válás útján.
Használatbavétel ingyenes Azure-fiókkal
Népszerű Azure-szolgáltatásokat használhat 12 hónapig ingyenesen, több mint 55 mindig ingyenes szolgáltatást is kap, továbbá 200 USD értékű kreditet használhat fel az első 30 napban.
Kapcsolatfelvétel az Azure AI értékesítési szakértőjével
Tanácsokat kaphat az Azure AI használatbavételéhez. Kérdéseket tehet fel, megismerheti a díjszabást és az ajánlott eljárásokat, és segítséget kaphat az igényeinek megfelelő megoldás megtervezéséhez.