آموزش بهترین زبان ها برای علم داده

Best Languages for Data Science

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره:
زبان هایی که به عنوان یک دانشمند داده یاد می گیرید برای مسیری که شغل شما طی خواهد کرد مهم هستند. در این دوره فقط صوتی، بن سالینز با اریک استون، رئیس علوم داده در Flipside Crypto مصاحبه می‌کند. اریک بینش‌های خود را در مورد اینکه چه زبان‌هایی محبوب هستند و کدام زبان‌ها را برای حرفه علم داده خود باید در نظر بگیرید به اشتراک می‌گذارد. پس از معرفی، اریک به معنای تجزیه و تحلیل در دنیای ارزهای دیجیتال می پردازد. او و بن در مورد پروتکل های رمزنگاری، بلاک چین و اهمیت اعتماد در دنیای رمزارز بحث می کنند. اریک داستان چگونگی تبدیل شدنش به یک دانشمند داده را به اشتراک می گذارد، سپس او و بن به مهارت ها و طرز فکر مورد نیاز برای موفقیت به عنوان یک دانشمند داده می پردازند. آنها شامل مواردی هستند که متخصصان داده جدید باید روی آن تمرکز کنند، از جمله نوت‌بوک‌های R، Python، Jupyter، و طعم‌های کافی از SQL که شما را قادر می‌سازد به طور مؤثر عیب‌یابی کنید. بن و اریک مهارت‌های نرم و چالش‌های مصاحبه را بررسی می‌کنند، سپس با بحث در مورد ارزش علم داده و برخی از مراحل بعدی توصیه‌شده به پایان می‌رسند.

توجه: این دوره توسط Ben Sullins و Free the Data Academy ایجاد شده است. ما خوشحالیم که میزبان این آموزش در کتابخانه خود هستیم.

سرفصل ها و درس ها

1. بهترین زبان برای علوم داده 1. Best Languages for Data Science

  • نکات شغلی از یک مهندس ارز دیجیتال Career tips from a cryptocurrency engineer

  • شرکت اریک Eric's company

  • پروتکل رمزنگاری چیست؟ What is a crypto protocol?

  • بلاک چین چه مشکلی را حل می کند؟ What problem does blockchain solve?

  • اریک چگونه دانشمند داده شد؟ How did Eric become a data scientist?

  • تفاوت بین علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها The difference between data science and data analytics

  • متخصصان داده جدید باید روی چه چیزی تمرکز کنند؟ What should new data pros focus on?

  • مزایای R نسبت به پایتون برای تجسم داده ها Advantages of R over Python for data visualization

  • آیا از نوت بوک های Jupyter واقعا در تولید استفاده می شود؟ Are Jupyter notebooks really used in production?

  • دانشمندان داده کدام پلتفرم های پایگاه داده را باید بیاموزند؟ Which database platforms should data scientists learn?

  • یادگیری چه مهارت های نرم برای دانشمندان داده مهم است؟ What soft skills are important for data scientists to learn?

  • مصاحبه علم داده برای یک مدیر استخدام چگونه است What a data science interview is like for a hiring manager

  • علم داده چیست؟ What is data science?

  • مراحل بعدی Next steps

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش بهترین زبان ها برای علم داده
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
51m
14
Linkedin (لینکدین) lynda-small
16 آذر 1400 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
-
- از 5
ندارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Linkedin (لینکدین)

لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی

لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.

لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.