{"id":20017,"date":"2019-11-12T15:33:01","date_gmt":"2019-11-12T14:33:01","guid":{"rendered":"https:\/\/annaf34.sg-host.com\/?p=20017"},"modified":"2021-12-03T15:36:13","modified_gmt":"2021-12-03T14:36:13","slug":"11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/","title":{"rendered":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Kelly Schwarze \/ Senior Technical Content Writer, Udemy for Business<\/em><\/p>

Ju\u017c czwarty rok z rz\u0119du Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. Popyt na specjalist\u00f3w od danych jest bardzo du\u017cy, wi\u0119c zatrudnianie os\u00f3b na te stanowiska stanowi wyzwanie. Ze wzgl\u0119du na niedob\u00f3r odpowiednich kwalifikacji, firmy cz\u0119sto decyduj\u0105 si\u0119 na doszkalanie swoich obecnych pracownik\u00f3w. Bran\u017ca zmienia si\u0119 bardzo szybko, wi\u0119c specjali\u015bci od data science r\u00f3wnie\u017c musz\u0105 systematycznie aktualizowa\u0107 swoj\u0105 wiedz\u0119. Klient Udemy for Business, Booz Allen Hamilton, opublikowa\u0142 niedawno wewn\u0119trzny program treningowy, kt\u00f3ry ma pom\u00f3c firmie wyszkoli\u0107 5000 specjalist\u00f3w od data science. Nacisk na nauk\u0119 popularnych j\u0119zyk\u00f3w programowania i nowych technik analizy danych pomaga utrzyma\u0107 konkurencyjno\u015b\u0107 pracownik\u00f3w na rynku.<\/p>

Zobacz r\u00f3wnie\u017c:\u00a0<\/strong>Czym jest programowanie?<\/a><\/p>

Data science ma wiele wsp\u00f3lnego z dynamicznie rozwijaj\u0105c\u0105 si\u0119 dziedzin\u0105 sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI<\/i>). Aby wykorzysta\u0107 sw\u00f3j potencja\u0142 w pe\u0142ni, aplikacje AI potrzebuj\u0105 ogromnych ilo\u015bci danych. Mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce dane s\u0105 jak paliwo, kt\u00f3rym nap\u0119dzana jest sztuczna inteligencja. Zadaniem profesjonalist\u00f3w z dziedziny data science jest odpowiednie przygotowanie danych, aby mog\u0142y s\u0142u\u017cy\u0107 jako baza dla aplikacji AI. Wiele umiej\u0119tno\u015bci z obszaru AI i data science, od j\u0119zyk\u00f3w programowania po algorytmik\u0119<\/a>, mo\u017cna \u0142\u0105czy\u0107 ze sob\u0105, aby uzyska\u0107 g\u0142\u0119bszy wgl\u0105d w dane.\u00a0<\/p>

W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science.<\/p>

Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.\u00a0<\/p>

1. Python<\/b><\/h4>

Znajomo\u015b\u0107 Pythona<\/a> jest kluczowa dla rozwoju AI i data science, a tak\u017ce dla rozpocz\u0119cia kariery w tych dziedzinach. Ten j\u0119zyk programowania jest ulubie\u0144cem specjalist\u00f3w od analizy danych, web developer\u00f3w i ekspert\u00f3w od sztucznej inteligencji. Swoj\u0105 popularno\u015b\u0107 zawdzi\u0119cza on prostej sk\u0142adni, du\u017cemu wyborowi bibliotek open-source (co zwi\u0119ksza wydajno\u015b\u0107 pracy programist\u00f3w) i szerokiemu zakresowi zastosowa\u0144 w dziedzinach analizy danych i AI.\u00a0<\/p>

Naucz si\u0119 Pythona: Learn Python Programming Masterclass<\/a><\/p>

2. R<\/b><\/h4>

J\u0119zyk programowania R jest u\u017cywany w analizie statystycznej du\u017cych zbior\u00f3w danych. Przez wiele lat by\u0142o to preferowane narz\u0119dzie do rysowania wykres\u00f3w i tworzenia wizualizacji w \u015brodowisku data science. R jest nadal popularny w kr\u0119gach akademickich, aczkolwiek ust\u0119puje miejsca szybko rozwijaj\u0105cemu si\u0119 Pythonowi, stosowany w dziedzinach data science i AI.<\/p>

Naucz si\u0119 R: R Programming for Statistics and Data Science<\/a><\/p>

3. Uczenie maszynowe<\/b><\/h4>

Uczenie maszynowe<\/a> (machine learning<\/i>) to subdziedzina AI, kt\u00f3ra u\u017cywa danych i algorytm\u00f3w, aby nauczy\u0107 komputery rozpoznawania konkretnych wzor\u00f3w. Maszyna podejmuje dzia\u0142anie lub tworzy przewidywania na bazie tych wzor\u00f3w, ale nie jest z g\u00f3ry zaprogramowana, \u017ceby to robi\u0107. Uczenie maszynowe korzysta z ustrukturyzowanych zestaw\u00f3w danych, aby komputer m\u00f3g\u0142 nauczy\u0107 si\u0119 r\u00f3\u017cnych technik, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i reinforcement learning<\/i>, czyli uczenie ze wzmacnieniem. Najcz\u0119stsze zastosowania uczenia maszynowego to silniki rekomendacji i wykrywanie oszustw finansowych.\u00a0<\/p>

Naucz si\u0119 uczenia maszynowego: Data Science and Machine Learning Bootcamp with R<\/a><\/p>

4. G\u0142\u0119bokie uczenie<\/b><\/h4>

G\u0142\u0119bokie uczenie<\/a> (deep learning<\/i>) jest uznawane za subdziedzin\u0119 uczenia maszynowego. U\u017cywa ono sztucznych sieci neuronowych, kt\u00f3re s\u0105 algorytmami obliczeniowymi zbudowanych na bazie wielu warstw danych. Sieci te imituj\u0105 prawdziwe sieci neuronowe ludzkiego m\u00f3zgu. Ucz\u0105 si\u0119 one poprzez obserwacj\u0119 danych, kt\u00f3re zosta\u0142y im dostarczone przez programist\u0119. G\u0142\u0119bokie uczenie jest u\u017cywane przy rozpoznawaniu obraz\u00f3w (cyfrowe albumy fotograficzne mo\u017cna nauczy\u0107 tego, by rozpoznawa\u0142y i \u0142\u0105czy\u0142y w grupy zdj\u0119cia, na kt\u00f3rych s\u0105 Twoi rodzice), oraz w robotyce, gdzie roboty ucz\u0105 si\u0119 rozpoznawa\u0107 konkretne sytuacje i odpowiednio reagowa\u0107 w ka\u017cdej z nich.<\/p>

Naucz si\u0119 g\u0142\u0119bokiego uczenia: Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks<\/a><\/p>

5. Regresja i klasyfikacja<\/b><\/h4>

Regresja i klasyfikacja<\/a> to metody uczenia nadzorowanego, w kt\u00f3rych algorytm korzysta zar\u00f3wno z danych wej\u015bciowych, jak i wyj\u015bciowych. Obydwie metody maj\u0105 na celu przewidywanie danej warto\u015bci na podstawie posiadanych danych. Algorytmy regresji u\u017cywaj\u0105 danych liczbowych, natomiast algorytmy klasyfikacji korzystaj\u0105 z danych kategorycznych. Analiza regresji jest stosowana przy szacowaniu cen nieruchomo\u015bci na podstawie cen dom\u00f3w w podobnych dzielnicach. Analiza klasyfikacji mo\u017ce by\u0107 u\u017cyta w aplikacji mobilnej, kt\u00f3ra identyfikuje ro\u015blin\u0119 na podstawie zdj\u0119cia zrobionego przez u\u017cytkownika.<\/p>

Naucz si\u0119 regresji i klasyfikacji: Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python<\/a><\/p>

6. Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego<\/b><\/h4>

Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego<\/a> (natural language processing, <\/i>NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, kt\u00f3ra uczy komputery czyta\u0107 i rozumie\u0107 j\u0119zyk w taki spos\u00f3b, w jaki jest u\u017cywany przez ludzi. NLP u\u017cywa algorytm\u00f3w uczenia maszynowego do analizy sk\u0142adni i semantyki j\u0119zyka na podstawie du\u017cej ilo\u015bci danych. Celem jest nauczenie komputer\u00f3w, by rozumia\u0142y ludzk\u0105 mow\u0119 i adekwatnie na ni\u0105 odpowiada\u0142y. Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego jest obecne w asystentach g\u0142osowych takich jak Alexa, chatbotach u\u017cywanych w obs\u0142udze klienta, a nawet w bran\u017cy prawniczej przy analizie obszernych dokument\u00f3w.\u00a0<\/p>

Naucz si\u0119 przetwarzania j\u0119zyka naturalnego: Data Science: Natural Language Processing in Python<\/a><\/p>

7. SQL<\/b><\/h4>

Znajomo\u015b\u0107 SQL<\/a> (Structured Query Language) jest niezb\u0119dna na ka\u017cdym stanowisku zwi\u0105zanym z analiz\u0105 danych. J\u0119zyk ten przydaje si\u0119 programistom i administratorom system\u00f3w. SQL \u015bwietnie nadaje si\u0119 do manipulowania danymi, co pozwala wykonywa\u0107 proste i bardziej z\u0142o\u017cone zapytania oraz scala\u0107 ze sob\u0105 dane z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142. Podobnie jak Python, SQL jest jedn\u0105 z podstawowych kompetencji specjalisty od data science. Znajomo\u015b\u0107 tego j\u0119zyka pozwala na wyci\u0105ganie znacz\u0105cych wniosk\u00f3w nawet z bardzo prostych zapyta\u0144.\u00a0<\/p>

Naucz si\u0119 SQL: SQL & Database Design A-Z: Learn MS SQL Server + PostgreSQL<\/a><\/p>

8. NoSQL<\/b><\/h4>

Skr\u00f3t NoSQL<\/a> oznacza \u201cNot Only SQL\u201d (nie tylko SQL), rodzaj bazy danych, kt\u00f3ra nie jest ograniczona przez relacyjny model ustrukturyzowanych danych, w przeciwie\u0144stwie do baz u\u017cywaj\u0105cych sk\u0142adni SQL. Ze wzgl\u0119du na rosn\u0105c\u0105 popularno\u015b\u0107 i zastosowanie przez gigant\u00f3w technologicznych (Facebook i Google), specjali\u015bci od data science i programi\u015bci powinni uczy\u0107 si\u0119 tworzenia i utrzymywania nieustrukturyzowanych baz danych NoSQL. Niestety, nauka NoSQL nie jest tak przyst\u0119pna jak nauka SQL.<\/p>

Naucz si\u0119 administracji baz danych NoSQL: The Complete Developers Guide to MongoDB<\/a><\/p>

9. Elasticsearch<\/b><\/h4>

Elasticsearch<\/a> to bardzo skuteczny silnik wyszukiwania pe\u0142notekstowego, dost\u0119pny na licencji open-source. Wyszukiwanie pe\u0142notekstowe (<\/em>full-text<\/em>)<\/em> jest u\u017cywane do usprawnienia wyszukiwarek w aplikacjach i na stronach internetowych. Pomaga ono radzi\u0107 sobie z liter\u00f3wkami, synonimami, a tak\u017ce pozwala u\u017cywa\u0107 autouzupe\u0142niania, aby wyszukiwanie by\u0142o proste i intuicyjne dla u\u017cytkownika. Elasticsearch mo\u017ce by\u0107 te\u017c u\u017cywany jako silnik analityczny poprzez pisanie zapyta\u0144 w celu agregowania danych.\u00a0<\/p>

Naucz si\u0119 Elasticsearcha: Complete Guide to Elasticsearch<\/a><\/p>

10. Hadoop<\/b><\/h4>

Hadoop<\/a> to oprogramowanie open-source, kt\u00f3re przechowuje du\u017ce ilo\u015bci danych na wielu klastrach komputerowych. Pozwala to organizacjom skalowa\u0107 swoje procesy zwi\u0105zane z danymi bez potrzeby martwienia si\u0119, czy ich w\u0142asne systemy i serwery maj\u0105 wystarczaj\u0105co du\u017co dost\u0119pnej pami\u0119ci. Specjalista od data science mo\u017ce u\u017cywa\u0107 Hadoopa do eksploracji, przetwarzania, filtrowania i pr\u00f3bkowania ogromnych ilo\u015bci danych z r\u00f3\u017cnych klastr\u00f3w.<\/p>

Naucz si\u0119 Hadoopa: The Ultimate Hands-On Hadoop \u2014 Tame Your Big Data!<\/a><\/p>

11. Wizualizacja danych<\/b><\/h4>

Narz\u0119dzia do wizualizacji danych<\/a> pozwalaj\u0105 wyci\u0105ga\u0107 znacz\u0105ce wnioski z danych i prezentowa\u0107 je udzia\u0142owcom, kt\u00f3re na ich podstawie podejmuj\u0105 decyzje biznesowe. Popularne narz\u0119dzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau i Microsoft Power BI, pozwalaj\u0105 u\u017cytkownikom prezentowa\u0107 skomplikowane dane w bardziej przyst\u0119pny spos\u00f3b, na przyk\u0142ad przez reprezentacje wizualnych i intuicyjnych dashboard\u00f3w.<\/p>

Naucz si\u0119 wizualizacji danych: Tableau for Beginners<\/a><\/p>

Ta lista umiej\u0119tno\u015bci do priorytetyzowania w Twoim teamie data science nie jest, rzecz jasna, wyczerpuj\u0105ca. Narz\u0119dzia i specjalno\u015bci ewoluuj\u0105 wraz z tym, jak zwi\u0119ksza si\u0119 zastosowanie AI, a firmy coraz bardziej widz\u0105 zwi\u0105zek technologii z danymi biznesowymi. Kolejnym krokiem do zbudowania \u015bwiatowej klasy teamu data science jest zmierzenie si\u0119 z wyzwaniami zwi\u0105zanymi z infrastruktur\u0105 IT w Twojej organizacji.<\/p>

\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Kelly Schwarze \/ Senior Technical Content Writer, Udemy for Business Ju\u017c czwarty rok z rz\u0119du Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. Popyt na specjalist\u00f3w od danych jest bardzo du\u017cy, wi\u0119c zatrudnianie […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":20021,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[133],"tags":[],"class_list":["post-20017","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiedza"],"yoast_head":"\n11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist - Codecool<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science. Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science. Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Codecool\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/CodecoolOfficial\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-11-12T14:33:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2021-12-03T14:36:13+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"540\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"540\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dora Hoffman\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@Codecool_global\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@Codecool_global\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dora Hoffman\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minut\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist - Codecool","description":"Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science. Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist","og_description":"Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science. Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.","og_url":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/","og_site_name":"Codecool","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/CodecoolOfficial\/","article_published_time":"2019-11-12T14:33:01+00:00","article_modified_time":"2021-12-03T14:36:13+00:00","og_image":[{"width":540,"height":540,"url":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Dora Hoffman","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@Codecool_global","twitter_site":"@Codecool_global","twitter_misc":{"Napisane przez":"Dora Hoffman","Szacowany czas czytania":"6 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/"},"author":{"name":"Dora Hoffman","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#\/schema\/person\/622e226c942203940586ef2dceca8365"},"headline":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist","datePublished":"2019-11-12T14:33:01+00:00","dateModified":"2021-12-03T14:36:13+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/"},"wordCount":1389,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg","articleSection":["Wiedza"],"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/","url":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/","name":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist - Codecool","isPartOf":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg","datePublished":"2019-11-12T14:33:01+00:00","dateModified":"2021-12-03T14:36:13+00:00","description":"Data Scientist zosta\u0142 \u201cnajlepszym zawodem w Ameryce\u201d wed\u0142ug portalu Glassdoor. Umiej\u0119tno\u015bci zwi\u0105zane z analiz\u0105 danych s\u0105 po\u017c\u0105dane w wielu bran\u017cach, od ochrony zdrowia i oprogramowania, a\u017c po nieruchomo\u015bci i finanse. W oparciu o opinie instruktor\u00f3w i klient\u00f3w Udemy for Business stworzyli\u015bmy list\u0119 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 specjalista od data science. Mo\u017ce by\u0107 ona przydatna przy planowaniu \u015bcie\u017cki rozwoju lub zatrudnianiu profesjonalist\u00f3w do swojej firmy.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#primaryimage","url":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg","contentUrl":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/markus-spiske-skf7hxarcoc-unsplash-540x540-1.jpg","width":540,"height":540},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/codecool.com\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"11 umiej\u0119tno\u015bci, kt\u00f3re powinien posiada\u0107 Data Scientist"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#website","url":"https:\/\/codecool.com\/pl\/","name":"Codecool","description":"Next gen coding school & career hub","publisher":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/codecool.com\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#organization","name":"Codecool","alternateName":"Codecool","url":"https:\/\/codecool.com\/pl\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Codecool-logo-app.svg","contentUrl":"https:\/\/codecool.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Codecool-logo-app.svg","width":1,"height":1,"caption":"Codecool"},"image":{"@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/CodecoolOfficial\/","https:\/\/x.com\/Codecool_global","https:\/\/www.instagram.com\/codecool_official\/","https:\/\/www.linkedin.com\/school\/codecool\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#\/schema\/person\/622e226c942203940586ef2dceca8365","name":"Dora Hoffman","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/codecool.com\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/13d568fb246033721321e216b8f5f06457e373d046558ceccec33b2e0dc025bc?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/13d568fb246033721321e216b8f5f06457e373d046558ceccec33b2e0dc025bc?s=96&d=mm&r=g","caption":"Dora Hoffman"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20017","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20017"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20017\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20021"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20017"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20017"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/codecool.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20017"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}