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干貨!數(shù)據(jù)科學(xué) Top10 清單(工具、技術(shù)、應(yīng)用……)

大數(shù)據(jù)
本文為您提供了所需的關(guān)鍵信息,這樣您就可以有效地利用時(shí)間,靈活地探索數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)道路,幫助您找到穿越數(shù)據(jù)科學(xué)迷宮的方法。

毫無疑問,數(shù)據(jù)科學(xué)是21世紀(jì)“最吸引人”的職業(yè)道路,由具有強(qiáng)烈求知欲和技術(shù)專長的人組成,他們能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的見解。這可以幫助企業(yè)通過提高生產(chǎn)力,挖掘洞見來更好地制定決策和獲取利潤來增加價(jià)值,僅舉幾例。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的成長之路充滿曲折,但在其中不斷會塑造你。然而,真正塑造你的不是這些曲折,而是你如何面對這些挫折。在開始一段旅程之前,或者在成為一名成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家的旅程中,通過預(yù)先了解正確的工具,可以避免或減少許多棘手的問題。

本文為您提供了所需的關(guān)鍵信息,這樣您就可以有效地利用時(shí)間,靈活地探索數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)道路,幫助您找到穿越數(shù)據(jù)科學(xué)迷宮的方法。

數(shù)據(jù)科學(xué)十大網(wǎng)站

  1. Analytics Vidhya
  2. Kaggle
  3. Coursera
  4. Udacity
  5. Datacamp
  6. EdX
  7. Udemy
  8. KDNuggets
  9. R-bloggers
  10. Khan Academy

數(shù)據(jù)科學(xué)十大技能

  1. 概率和統(tǒng)計(jì)
  2. 線性代數(shù)
  3. Python編程
  4. R語言
  5. SQL編程
  6. Tableau/Power BI
  7. AWS/Azure
  8. Spark
  9. Excel
  10. DevOps

數(shù)據(jù)科學(xué)十大算法

  1. 線性回歸算法
  2. 邏輯回歸算法
  3. K均值聚類
  4. PCA主成分分析法
  5. 支持向量機(jī)
  6. 決策樹
  7. 隨機(jī)森林
  8. 梯度提升機(jī)
  9. 貝葉斯分類器
  10. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)科學(xué)十類角色

  • 數(shù)據(jù)科學(xué)家
  • 決策者
  • 分析師
  • ETL工程師
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
  • 數(shù)據(jù)工程師
  • 數(shù)據(jù)分析經(jīng)理
  • Tableau開發(fā)者
  • 研究員
  • BI分析師

LinkedIn上最值得關(guān)注的10位數(shù)據(jù)科學(xué)專家

  • Bernard Marr
  • DJ Patil
  • Francesca Lazzeri, PhD
  • Carla Gentry
  • Dennis R. Mortensen
  • Andrew Ng
  • Gregory Piatetsky-Shapiro
  • Tom Davenport
  • Randy Lao ️
  • NABIH IBRAHIM BAWAZIR

用于數(shù)據(jù)科學(xué)的十大Python庫

  • Pandas
  • Numpy
  • Scikit-Learn
  • Keras
  • PyTorch
  • LightGBM
  • Matplotlib
  • SciPy
  • Theano
  • TensorFlow

數(shù)據(jù)科學(xué)十大行業(yè)

  • 科技
  • 金融
  • 零售
  • 電信
  • 健康&制藥
  • 生產(chǎn)制造
  • 汽車工業(yè)
  • 網(wǎng)絡(luò)安全
  • 能源
  • 公共事業(yè)

在LinkedIn上關(guān)注的十大數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)標(biāo)簽,也可以用于發(fā)布吸引人的帖子

  • #innovation 創(chuàng)新
  • #technology 科技
  • #bigdata 大數(shù)據(jù)
  • #businessintelligence 商業(yè)智能
  • #analytics 分析學(xué)
  • #datamining 數(shù)據(jù)挖掘
  • #data 數(shù)據(jù)
  • #artificialintelligence 人工智能
  • #machinelearning 機(jī)器學(xué)習(xí)
  • #datascience 數(shù)據(jù)科學(xué)

LinkedIn上最值得加入的10個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)小組

  • Big Data and Analytics
  • Advanced Analytics and Data Science
  • Big Data, Analytics, Business Intelligence & Visualization Experts Community
  • Data Science, Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence Professionals | DataScience.US
  • Data Mining, Statistics, Big Data, Data Visualization, and Data Science
  • Research Methods and Data Science
  • Big Data, Analytics, IoT (Internet of Things) & Blockchain
  • Big Data|Artificial Intelligence|Machine Learning|Predictive Analytics|Data Mining|Data Science
  • IBM Big Data and Analytics
  • Advanced Analytics, Predictive Modeling & Statistical Analyses Professionals Group

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的十大免費(fèi)數(shù)據(jù)源

  • Kaggle
  • UCI Machine Learning Repository
  • Google Custom Dataset Search
  • gov
  • Reddit
  • Quandl
  • VisualData
  • GitHub
  • world
  • Google Cloud Public Datasets

最后祝你在想要成為頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)專家的旅途中好運(yùn)。沒有什么是不可能的,相信它!

本文轉(zhuǎn)自雷鋒網(wǎng),如需轉(zhuǎn)載請至雷鋒網(wǎng)官網(wǎng)申請授權(quán)。

 

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 雷鋒網(wǎng)
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