2023 年您需要的热门数据科学技能

“事实技术”这个总称涵盖了众多学科、事实分析、事实挖掘、人工智能、机器获取知识、深度学习和相关领域。 数据科学作为收入能力和职业可能性增长最快的行业之一而自豪。 由于与该领域相关的学习曲线陡峭，信息科学家所需的人才往往包括意外获得大量记录。 此外，记录科学家需要强大的人际和语言交流能力以及编程语言和统计计算的熟练程度。

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对具有信息推动决策能力的人才的需求正在不断增加。 预测显示，统计技术职业将蓬勃发展 15%，预计到 2020 年，统计驱动型选拔者将增加 110,000 个新职位。根据我们的全球人才评估，信息技术知识领域最抢手的能力-如何涵盖算术、统计、数据管理、统计编程和数据可视化的设备获取知识。

组织正在利用当代企业环境中的事实和科学知识来实现​​多种功能，提高产品改进，提高顾客保留率，并发现新的商业前景。 对信息技术专业知识的日益依赖对于各机构保持、扩大和保持各自行业的竞争力至关重要。

无论您是寻求提高 Python 熟练程度还是刚刚开始探索统计科学，我们都有全面的资源来帮助您的旅程。

数据科学课程是培养热门职业关键技能的结构化途径。 数据科学出版物通常提供涵盖该领域内使用的基本概念、工具和技术的课程。 这种形状保证了没有经验的人构建稳定的基础。

谁是数据科学家？

数据科学家是分析专家，他们利用数据科学的力量并遵循数据科学的专业知识来发现模式并有效地处理记录。 他们擅长利用行业知识、背景理解以及接近既定假设的有益怀疑态度来解决复杂的业务挑战。

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数据科学家必备的首要技能：

数据科学家需要现实能力和基本企业能力的结合。 下面，您将发现对 2023 年信息科学成就至关重要的 30 项顶峰能力的列表。成为数据科学家所需的能力可分为以下几类：基础数据科学技能、技术数据科学技能、数据编程技能科学、商业或领域技能。

线性代数：线性代数可能听起来像是一门复杂的数学学科。 然而，它确实改变了事实、技术和机器学习领域的游戏规则。 这就像系统认识算术超级英雄一样。 大多数那些奇特的机器都了解时尚吗？ 你可以将它们视为矩阵语言。 甚至数据集也经常将自己伪装成矩阵，这使得线性代数成为一项基本技能。

统计数据：统计数据经常被认为是令人生畏的，就像记录技术中的福尔摩斯一样。 他们是帮助我们发现数据中隐藏的风格并将其转化为可行的见解的侦探。 数据科学家依靠记录来获取、检查、分析事实并得出重要结论。 这是可量化数学模型背后的游戏酱汁的名称，它使复杂的变量变得清晰。

Microsoft Excel：现在我们来谈谈Microsoft Excel。 它就像信息科学之旅中值得信赖的伙伴。 Excel 将杂乱、非结构化的事实直接转换为整洁且易于理解的布局。 它是您处理事实的首选工具，允许您快速调整、过滤、输入、合并和简单的事实结果。 您甚至可以创建数据透视表和图表，并且它具有称为 Visual Basic for Applications (VBA) 的优势特性，可实现一些出色的魔力。

决策：在统计技术领域，了解选择对结果的影响至关重要。 把它想象成有一个为你导航的指南针。 数据科学家将他们的能力与机器大师结合起来，驾驭这个复杂的地形，利用他们的知识做出可以交换运动的明智选择。

数据科学基础知识：记住基础知识； 它们可能是您记录和技术知识之旅的基础。 您想要精通记录科学、设备知识和人工智能基础知识。 理解深度学习和机器学习之间的差异至关重要——它们就像统计技术家族中的近亲。

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技术数据科学技能：

机器学习：数据技术在很大程度上基于获取知识的小工具，使用随机森林、K 最近邻、朴素贝叶斯和回归模型等算法从数据中建模和获取见解。

神经网络：神经网络受大脑功能的启发，可以分析和发现信息中隐藏的模式，同时随着时间的推移不断提高其整体性能。

Hadoop： Apache Hadoop 是一个开源框架，可以通过在多台计算机上分配工作负载来高效存储和处理大数据集。

云计算：数据科学家利用 Google Cloud、AWS 和 Azure 等平台的优势，使用不同的设备、语言和数据库结构来处理大规模记录操作。

软件工具： Python 中的 Pandas 和 NumPy 等通用工具对于记录操作至关重要，即使 OpenCV 等专用应用程序有助于实时 PC 视觉。

深度学习：深度研究是事实科学的一个子集，它加快了包括记录分析和解释在内的任务，为处理大量记录的数据科学家带来了回报。

数据库管理：知识管理系统有助于有效地保存和检索事实，协助统计企业和团队协作。

数据整理：数据科学家通过将非结构化信息重新加工和映射到可用的布局来解决数据问题，从而简化分析系统。

数学：数学信息支持设备获取算法、数据分析和感知发现知识，使其成为数据科学家的一项重要技能。

统计分析：在深入研究机器学习模式之前，数据科学家必须精通记录，包括描述性数据、机会分布、抽样、总体和假设检验。

大数据：处理大型、已建立或非结构化数据集（通常称为“大数据”）需要 Spark 和 Hadoop 等设备来正确控制和处理记录。

数据可视化：数据可视化旨在直观地呈现记录，承载信息并突出评估结果。 它增强了知识和著名的能力洞察力。 统计技术中的标准事实可视化包括条形图、直方图和饼图。

商业智能：成为一名数据科学家并不总是技术人才；而是技术人才。 它也涉及商业企业环境中的专业知识。 企业依靠信息来提高他们的技术、提高盈利能力和扩展业务。 因此，拥有商业知识对于信息科学家来说至关重要。

探索性数据分析 (EDA)： EDA 是一种记录评估方法，利用可视化工具来发现趋势、风格和见解。 它使用统计摘要和图形表示来检查假设并更好地理解事实。

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数据科学的编程技能：

Python： Python 是一种灵活且在科技界非常受欢迎的编程语言，特别是针对数据技术知识。 它是用于创建设备、研究时尚、处理数据以及简化 DAG 报告引入等任务的跨语言。 凭借其真诚的语法，Python 使统计科学家能够进行可靠的信息分析。

Flask： Flask是一个基于Python的互联网框架，简化了网络和后端包的开发。 它为开发人员提供了对统计数据访问的全面管理，并利用 Werkzeug 和 Jinja 等设备来实现灵活性和效率。

SQL 和数据仓库：数据科学家需要具备 SQL 方面的天赋，因为它对于事实操作、管道出现和从数据库中提取统计信息至关重要。 SQL 在记录指令和建模领域发挥着举足轻重的作用。

Apache Spark： Apache Spark 是一种开源分布式处理引擎，是处理大量事实工作负载的首选工具。 通过内存缓存和优化的问题执行，Spark 可确保在查询大量数据集时快速获得结果，使其成为重要统计处理任务的理想选择。

结论：

这个时代的快速发展为不断发展的科技企业中的大量任务机会铺平了道路。 在这个快节奏的世界中，处理统计数据变得很困难。 数据科学家通过利用大量统计资产（通常是数十亿个统计因素）来制定有效的计划和策略，在组织和企业中发挥着关键作用。 如果您希望建立事实科学领域的职业，请记住参加数据科学课程，该课程可以帮助您积累在竞争激烈的流程市场中立足所需的专业知识和技能。