Наука о данных против аналитики данных 2025 | Специалист по данным против аналитика данных | Навы...

🔥Магистерская программа по аналитике данных (код скидки — YTBE15) — https://www.simplilearn.com/data-anal...
🔥IITK — Профессиональный сертификационный курс по аналитике данных и генеративному ИИ (только Индия) — https://www.simplilearn.com/iitk-prof...
🔥Purdue — Программа послевузовского образования по аналитике данных — https://www.simplilearn.com/pgp-data-...
🔥IITG — Программа профессиональной сертификации по аналитике данных и генеративному ИИ (только для Индии) — https://www.simplilearn.com/iitg-gene...
В этом видео, посвящённом Data Science и Data Analytics 2025, мы подробно рассмотрим различные роли, навыки и области применения этих двух увлекательных областей. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом технологий, студентом или тем, кто рассматривает карьеру в сфере данных, это видео даст вам чёткое представление о Data Science и Data Analytics. Начнем с определения понятия «наука о данных» и «аналитика данных», а затем сравним их ключевые аспекты. Вы узнаете об инструментах и ​​методах, используемых в каждой области, типах решаемых ими задач и типичных карьерных путях специалистов в каждой области. 00:00 - Введение в аналитику данных и науку о данных 04:35 - Аналитика данных и наука о данных 07:47 - Сравнение навыков 06:48 - Сравнение рабочих процессов 08:34 - Инструменты и методы 10:30 - Сравнение областей применения 11:59 - Сравнение карьерных путей ✅В чем основное различие между наукой о данных и аналитикой данных? Наука о данных фокусируется на создании новых моделей и алгоритмов для прогнозирования будущих тенденций и стимулирования инноваций, в то время как аналитика данных фокусируется на интерпретации существующих данных для решения текущих проблем и получения практических выводов. ✅Какие инструменты обычно используются в науке о данных? Распространенные инструменты в области науки о данных включают Python, R, Hadoop, Apache Spark и TensorFlow для таких задач, как обработка данных, машинное обучение и искусственный интеллект. ✅Какие навыки необходимы для карьеры в области аналитики данных? Карьера в области аналитики данных обычно требует владения инструментами бизнес-аналитики, сильных навыков статистического анализа, промежуточных навыков программирования на SQL и Python, а также опыта работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau и Power BI. ✅ Подпишитесь на наш канал, чтобы узнать больше о передовых технологиях: https://bit.ly/2VT4WtH
⏩ Посмотрите обучающие видео по аналитике данных:    • Data Analysis | Learn Data Analysis | Simp...   #SQL #PostgreSQL #dataAnalytics #DataAnalysis #Simplilearn ➡️ О программе послевузовского образования по аналитике данных Эта программа по аналитике данных идеально подходит для всех работающих специалистов и не требует предварительного знания программирования. Она охватывает такие темы, как анализ данных, визуализация данных, методы регрессии и углубленное обучение с учителем, используя нашу прикладную модель обучения с живыми занятиями ведущих специалистов и отраслевыми проектами. ✅ Основные особенности Сертификат программы послевузовского образования и членство в Ассоциации выпускников Эксклюзивные хакатоны и сессии Ask Me Anything от IBM В 8 раз больше живого взаимодействия на онлайн-занятиях от отраслевых экспертов Выпускной курс от 3 домены и более 14 проектов по аналитике данных с использованием отраслевых наборов данных из Google Play Store, Lyft, Всемирного банка и т. д. Мастер-классы от преподавателей Университета Пердью и экспертов IBM JobAssist от Simplilearn поможет вам привлечь внимание ведущих компаний Подготовка резюме и создание профиля в LinkedIn Индивидуальное собеседование Вебинары по карьерному росту ✅ Рассматриваемые навыки Аналитика данных Статистический анализ в Excel Анализ данных в Python и R Визуализация данных в Tableau и Power BI Модули линейной и логистической регрессии Кластеризация с использованием kmeans Обучение с учителем 👉 Узнайте больше: https://www.simplilearn.com/post-grad...