𧎠Boys, high school, come together here!
ð§Ž, high school science students come together here! Who said science lessons have to stay in the lab? Knicks, let's bring everyone to know the hot careers of the digital age! ðŧâĻ
Today, the science mate will take to open the world with the "Data Scientist," the recipient of the detective role of the digital world, who has turned Big Data into a treasure trove! ðĶð
Who is â Data Scientist? What do you do every day?
In an age when data is worth gold, they don't just sit and print computers all day, but the main job is to bring a lot of raw data to organize, analyze, and use technology like AI or Machine learning to find "Pattern" and convert it into Insight.
ðš Triangle of Success! (3 Must-Have Gods Skills):
ðŧ Computer Science (IT Skills): Write coding programs like Python, R and Manage Databases (SQL).
ð Math & Statistics (Mathematics and Statistics): Apply Equations to Create Super Accurate Analytical Models
ðŽ Domain Knowledge: This is indispensable! Must fully understand the context and vocabulary of the industry.
ð What's so important about "Open Science"?
Imagine following Knicks...If we have research, books, and articles from 40 libraries and network agencies across the country that store different types of data! Data Scientist is the hero who comes to clean up and connect those databases to talk about, creating a single search platform that we use to search knowledge at the Science Library, Dr. Tub, the Department, easy to find, end up in one click! ðâĻ
Who wants to be a leading scientist in the digital age? Save this post as a geek. Get ready! ðð
# ScienceMate # DataScientist # Data scientist # Data Science # OpenScience /āļŠāļāļēāļāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢ
āđāļāļĒāļļāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļĩāđ āļāļēāļāļĩāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āļāđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļŠāļēāļĒāļāļēāļāļāļĩāđāļāđāļāļāđ āļŠāļēāļĒāļ§āļīāļāļĒāđāđāļĄāđāļāļ§āļĢāļĄāļāļāļāđāļēāļĄāđāļĨāļĒāļāļĢāļąāļ āļāļēāļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļāļđāđāđāļāļĩāļĒāļāļāļĩāđāļāļĨāļļāļāļāļĨāļĩāļāļĒāļđāđāļāļąāļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĩāđ āļāļĄāļāļāđāļāļĢāđāļ§āđāļēāđāļĄāđāļāļēāļāļĩāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāļāļđāđāļāđāļāļāļēāļāļŦāļāđāļēāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļąāđāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāđāļāļ§āļąāļ āđāļāđāļĄāļąāļāđāļāđāļĄāđāļāļāđāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļāļąāļāļŦāļēāđāļāļāđāļĄāđāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāđāļĨāļĒ āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļŦāļĨāļēāļĒāļāļāļāļēāļāļĒāļąāļāđāļĄāđāļĢāļđāđāļāļ·āļ āļāļēāļāļāļāļ Data Scientist āļĄāļĩāļāļāļāļēāļāļŠāļģāļāļąāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļīāļāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒ āļĄāļēāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāļāļĢāļīāļāđāļāđ āļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļ āļāļēāļĢāđāļāđ AI āđāļĨāļ° Machine Learning āđāļāļāļēāļĢāļāđāļāļŦāļēāļĢāļđāļāđāļāļāļāđāļēāļāđ āđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļēāļāđāļŦāļāđ (Big Data) āđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļāļāđāļāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāđāļāļĩāļāļķāđāļ āļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāļāđāļēāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŦāđāļāļēāļāļĩāļāļāļĩāđāļĒāļąāļāļāļāļāđāļēāļŠāļāđāļāļāļ·āļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļĢāđāļāļĄāļāļēāļāļāļąāļāļĐāļ°āļāļĩāđāļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄ 3 āļāđāļēāļ āđāļāđāđāļāđ āļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāđāļ§āļĒāļ āļēāļĐāļē Python āļŦāļĢāļ·āļ R, āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļĨāļ°āļŠāļāļīāļāļī āđāļāļ·āđāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļĩāđāđāļĄāđāļāļĒāļģ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļāđāļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļĢāļēāļāļĒāļēāļāļāļģāļāļēāļāļāđāļ§āļĒ āđāļāđāļ āļŠāļēāļāļēāļĢāļāļŠāļļāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāļēāđāļāļāļĢāļīāļāļāđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļđāļāļāđāļāļ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļēāļ Data Scientist āļĒāļąāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļēāļāđāļāļ§āļāļāļēāļĢ Open Science āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĒāđāļēāļāđāļāļĢāđāļāđāļŠ āļāļēāļĢāļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļēāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļąāļ āļŦāļēāļāđāļĄāđāļĄāļĩāļāļđāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĩāđ āļāļāđāļāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļēāļāļāļĩāđāļāļ°āļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļŦāļĨāđāļēāļāļąāđāļāđāļŦāđāđāļāđāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāđāļĨāļ°āļāđāļēāļĒāļāđāļāļāļēāļĢāļāđāļāļŦāļē āđāļāđāļāđāļāļŦāļāļŠāļĄāļļāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļāļĢ.āļāļąāđāļ§ āļĨāļāļēāļāļļāļāļĢāļĄ āļāļĩāđāļāļŠāļĄāļāļŠāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļŦāđāļāļāļŠāļĄāļļāļāļāļ§āđāļē 40 āđāļŦāđāļāļāļąāđāļ§āļāļĢāļ°āđāļāļĻāļāļāļāļĨāļēāļĒāđāļāđāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ Single Search āļāļĩāđāđāļāđāļāļēāļāļŠāļ°āļāļ§āļāđāļāļĩāļĒāļāļāļĨāļīāļāđāļāļĩāļĒāļ§ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāđāļāļāđ āļāļĩāđāļŠāļāđāļāļāļĒāļēāļāļāđāļēāļ§āļŠāļđāđāļāļēāļāļĩāļāļāļĩāđ āđāļāļ°āļāļģāđāļŦāđāđāļĢāļīāđāļĄāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļķāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ āļāļķāļāļāļīāļāđāļāļīāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļĨāļ°āļŦāļĄāļąāđāļāļāļīāļāļāļēāļĄāļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļŦāļĄāđāđ āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŦāļēāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāļŠāļāđāļ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļēāļĢāļĢāđāļ§āļĄāđāļāļĢāđāļāļāļāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļķāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļĄāļāļāđāļŦāđāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄāļāļāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāļąāļ§āđāļāđāļāļĩāļĒāļīāđāļāļāļķāđāļ āļŦāļ§āļąāļāļ§āđāļēāđāļāļĢāđāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŠāļĢāļīāļĄāđāļāđāļāļĩāļĒāđāļĨāļ°āđāļĢāļāļāļąāļāļāļēāļĨāđāļāđāļŦāđāļāđāļāļāđ āļŠāļēāļĒāļ§āļīāļāļĒāđāļāļļāļāļāļāđāļāđāļĨāļļāļĒāļāļēāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļĒāđāļēāļāļĄāļąāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāđāļĢāđāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāļĢāļąāļ!
