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Post by account_disabled on Apr 17, 2024 10:11:00 GMT 2
哪些技能? 正如我上面所说数据科学涵盖多个学科而这些学科又需要大量的技术技能。一般来说数据科学家需要掌握一些围绕密集规划和建模的技能。他们还必须对 和 等平台以及 等编程语言有深入的了解。 在技术技能层面大公司正在寻找以下东西 数据挖掘。 预测建模。 机器学习。 能够处理大量结构化半结构化和非结构化数据。 统计研究经验分类回归细分和聚类。 自然语言处理 经验。 公司正在寻找的其他这次更具体技能如下 能够使用统计方法解决问题。 具有定性和定量。 数据分析技术的经验。 拥有主要云平台和服务的经验。 使用 或 等数据可视化工具的经验。 能够创建和实施 台湾 手机号码 可视化数据报告模型。 能够以非技术管理人员容易理解的格式呈现技术抽象问题。 通过使用机器学习和数据挖掘工具识别新商机的能力。 他了解整个数据科学过程从发现的早期阶段数据过滤到执行。 如何通过几步成为数据科学家 现在我们已经回顾了这份工作的内容是时候过渡到成为数据科学家可以采取的可行步骤了。应该注意的是这些步骤并不通用不遵循这些步骤。 不会剥夺您作为数据科学家的工作。即便如此如果您不知道如何开始下一节是一个很好的起点。 学习相关的编程技能和语言 由于数据科学本质上是一个技术领域因此掌握相关的技术技能和编程语言是绝对有必要的。 数据科学家使用编程语言来过滤分析和解释大量数据。数据科学中最流行的编程语言是 右 您需要掌握的下一个技能是机器学习。数据科学家在持续的数据质量改进和预测过程中转向机器学习。 数据可视化。作为数据科学家您经常需要向非技术人员展示复杂的概念。这就是为什么您需要熟悉以下工具 画面。
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