ฺBig Data กับกระบวนการ Solution Engineering

ขั้นตอน กระบวนการ ในการแก้ปัญหาเชิงวิศกรรม สำหรับ งาน Big Data ประกอบด้วย

1. ความเข้าใจ ว่าหน่วยงาน องค์กร สร้างรายได้มาอย่างไร
2. การจำแนก-แจกแจง ได้ข้อกำหนดหรือเกณฑ์ ในการเริ่มธุรกิจ
3. ระดมความคิด เพื่อดูว่า Big Data มีผลกระทบต่อธุรกิจอย่างไร
4. การแปลง ข้อกำหนดทางธุรกิจ ไปสู่ วิธี การทำงาน (Use Cases)
5. ตรวจสอบ วิธี การทำงาน (Use Cases)
6. ออกแบบ และจัดทำโซลูชั่นสำหรับ Big Data

ทักษะ ที่สำคัญ 8 ด้าน สำหรับ วิทยาศาตร์ข้อมูล (Data Science)

ทักษะ ที่สำคัญ จำเป็น สำหรับ นักวิทยศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)

ประกอบด้วย
1. เครื่องมือพื้นฐาน (Basic Tools) R, Python ภาษาการคิวรีข้อมูล SQL
2  พื้นฐานทางด้านสถิติ (Basic Statistics) มีความเข้าใจพื้นฐานและใช้ประโยขน์ข้อมูลสถิติ
3  เรียนรู้การ ทำงานของเครื่องมือ (Machine Learning) การรู้ สูตรวิธี หาค่า แปลงค่าต่างๆ
4. ตัวแปรค่าต่างๆ ใน แคลคูลัส และ เส้นแอลจีบร้า (Multivariable Calculus and Linear Algebra)
5. การแจกแจง จำแนกข้อมูล (Data Munging)
6. การมองเห็นข้อมูล และ การสื่อสารข้อมูล (Data Visualization & Communication)
7. วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering)
8. วิธีคิดในเชิงนักวิทยาศาตร์ข้อมูล (Think Like A Data Scientist)  

Source > blog.udacity.com