2023 年您需要的熱門數據科學技能

「事實技術」這個總稱涵蓋了眾多學科、事實分析、事實探勘、人工智慧、機器獲取知識、深度學習和相關領域。 數據科學作為收入能力和職業可能性增長最快的行業之一而自豪。 由於與該領域相關的學習曲線陡峭，資訊科學家所需的人才往往包括意外獲得大量記錄。 此外，記錄科學家需要強大的人際和語言溝通能力以及程式語言和統計計算的熟練程度。

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對具有資訊推動決策能力的人才的需求正在增加。 預測顯示，統計技術職業將蓬勃發展 15%，預計到 2020 年，統計驅動型選拔者將增加 110,000 個新職位。根據我們的全球人才評估，資訊科技知識領域最搶手的能力-如何涵蓋算術、統計、資料管理、統計程式設計和資料視覺化的設備獲取知識。

組織正在利用當代企業環境中的事實和科學知識來實現多種功能，提高產品改進，提高顧客保留率，並發現新的商業前景。 對資訊科技專業知識的日益依賴對於各機構保持、擴大和維持各自行業的競爭力至關重要。

無論您是尋求提高 Python 熟練程度還是剛開始探索統計科學，我們都有全面的資源來幫助您的旅程。

數據科學課程是培養熱門職業關鍵技能的結構化途徑。 數據科學出版物通常提供涵蓋該領域內使用的基本概念、工具和技術的課程。 這種形狀保證了沒有經驗的人建構穩定的基礎。

誰是資料科學家？

數據科學家是分析專家，他們利用數據科學的力量並遵循數據科學的專業知識來發現模式並有效地處理記錄。 他們擅長利用行業知識、背景理解以及接近既定假設的有益懷疑態度來解決複雜的業務挑戰。

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資料科學家必備的首要技能：

資料科學家需要現實能力和基本企業能力的結合。 下面，您將發現 2023 年資訊科學成就至關重要的 30 項頂峰能力的清單。成為資料科學家所需的能力可分為以下幾類：基礎資料科學技能、技術資料科學技能、資料程式設計技能科學、商業或領域技能。

線性代數：線性代數可能聽起來像是一門複雜的數學學科。 然而，它確實改變了事實、技術和機器學習領域的遊戲規則。 這就像是系統認識算術超級英雄一樣。 大多數那些奇特的機器都了解時尚嗎？ 你可以將它們視為矩陣語言。 甚至資料集也經常將自己偽裝成矩陣，這使得線性代數成為一項基本技能。

統計數據：統計數據經常被認為是令人生畏的，就像記錄技術中的福爾摩斯一樣。 他們是幫助我們發現數據中隱藏的風格並將其轉化為可行的見解的偵探。 資料科學家依靠記錄來獲取、檢查、分析事實並得出重要結論。 這是可量化數學模型背後的遊戲醬汁的名稱，它使複雜的變數變得清晰。

Microsoft Excel：現在我們來談談Microsoft Excel。 它就像是資訊科學之旅中值得信賴的夥伴。 Excel 將雜亂、非結構化的事實直接轉換為整潔且易於理解的佈局。 它是您處理事實的首選工具，可讓您快速調整、過濾、輸入、合併和簡單的事實結果。 您甚至可以建立資料透視表和圖表，並且它具有稱為 Visual Basic for Applications (VBA) 的優勢特性，可實現一些出色的魔力。

決策：在統計技術領域，了解選擇對結果的影響至關重要。 把它想像成有一個為你導航的指南針。 資料科學家將他們的能力與機器大師結合起來，駕馭這個複雜的地形，利用他們的知識做出可以交換運動的明智選擇。

數據科學基礎：記住基礎知識； 它們可能是您記錄和技術知識之旅的基礎。 您想要精通記錄科學、設備知識和人工智慧基礎知識。 理解深度學習和機器學習之間的差異至關重要——它們就像統計技術家族中的近親。

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技術資料科學技能：

機器學習：資料技術在很大程度上基於獲取知識的小工具，使用隨機森林、K 最近鄰、樸素貝葉斯和回歸模型等演算法從資料中建模和獲取見解。

神經網路：神經網路受大腦功能的啟發，可以分析和發現資訊中隱藏的模式，同時隨著時間的推移不斷提高其整體效能。

Hadoop： Apache Hadoop 是一個開源框架，可以透過在多台電腦上分配工作負載來有效地儲存和處理大數據集。

雲端運算：資料科學家利用 Google Cloud、AWS 和 Azure 等平台的優勢，使用不同的裝置、語言和資料庫結構來處理大規模記錄作業。

軟體工具： Python 中的 Pandas 和 NumPy 等通用工具對於記錄操作至關重要，即使 OpenCV 等專用應用程式有助於即時 PC 視覺。

深度學習：深度研究是事實科學的一個子集，它加快了包括記錄分析和解釋在內的任務，為處理大量記錄的資料科學家帶來了回報。

資料庫管理：知識管理系統有助於有效保存和檢索事實，協助統計企業和團隊合作。

資料整理：資料科學家透過將非結構化資訊重新加工和映射到可用的佈局來解決資料問題，從而簡化分析系統。

數學：數學資訊支援設備獲取演算法、數據分析和感知發現知識，使其成為資料科學家的重要技能。

統計分析：在深入研究機器學習模式之前，資料科學家必須精通記錄，包括描述性資料、機會分佈、抽樣、總體和假設檢定。

大數據：處理大型、已建立或非結構化資料集（通常稱為「大數據」）需要 Spark 和 Hadoop 等裝置來正確控制和處理記錄。

資料視覺化：資料視覺化旨在直觀地呈現記錄，承載資訊並突出評估結果。 它增強了知識和著名的能力洞察力。 統計技術中的標準事實視覺化包括長條圖、直方圖和圓餅圖。

商業智慧：成為資料科學家並不總是技術人才；而是技術人才。 它也涉及商業企業環境中的專業知識。 企業依靠資訊來提高他們的技術、提高盈利能力和擴展業務。 因此，擁有商業知識對於資訊科學家來說至關重要。

探索性資料分析 (EDA)： EDA 是一種記錄評估方法，利用視覺化工具來發現趨勢、風格和見解。 它使用統計摘要和圖形表示來檢查假設並更好地理解事實。

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數據科學的程式設計技能：

Python： Python 是一種靈活且在科技界非常受歡迎的程式語言，特別是針對資料技術知識。 它是用於創建設備、研究時尚、處理數據以及簡化 DAG 報告引入等任務的跨語言。 憑藉其真誠的語法，Python 使統計科學家能夠進行可靠的資訊分析。

Flask： Flask是一個基於Python的網路框架，簡化了網路和後端套件的開發。 它為開發人員提供了對統計資料存取的全面管理，並利用 Werkzeug 和 Jinja 等設備來實現靈活性和效率。

SQL 和資料倉儲：資料科學家需要具備 SQL 方面的天賦，因為它對於事實操作、管道出現和從資料庫中提取統計資料至關重要。 SQL 在記錄指令和建模領域中發揮著舉足輕重的作用。

Apache Spark： Apache Spark 是一種開源分散式處理引擎，是處理大量事實工作負載的首選工具。 透過記憶體快取和最佳化的問題執行，Spark 可確保在查詢大量資料集時快速獲得結果，使其成為重要統計處理任務的理想選擇。

結論：

這個時代的快速發展為不斷發展的科技企業中的大量任務機會鋪平了道路。 在這個快節奏的世界中，處理統計數據變得很困難。 數據科學家透過利用大量統計資產（通常是數十億個統計因素）來製定有效的計劃和策略，在組織和企業中發揮關鍵作用。 如果您想建立事實科學領域的職業，請記住參加資料科學課程，該課程可以幫助您累積在競爭激烈的流程市場中立足所需的專業知識和技能。