数据科学家

Feb
19

数据科学家成功的5项基本软技能

尽管在数据科学中拥有健全的技术技能是很好的,但软技能的发展同样重要,甚至更重要。培养这些技能将会帮助你从人群中脱颖而出,如果你决定改变职业道路或进入更高级的职位,也会在未来的职位上为你提供帮助。在这篇文章中,我们将介绍为了成为一名成功的数据科学家,你应该培养的5项基本技能。

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Feb
09

2023年,你可以做10件简单的事情来提高你的数据科学技能

成长、发展和进步的机会。一个重新开始的机会——放下2022年的困难,培养光明、成功的12个月。如果你是一名数据科学家,你将有机会在这个不断增长和具有影响力的领域继续发展你的技能,努力为世界做善事。还有什么比这更好的决议吗?请允许我在你的路上帮助你——你必须做的10件事,让你的2023年数据科学领域达到一个全新的水平。

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Feb
06

打好数据科学和机器学习的基础——6本书带你学数学

众所周知,数学基础扎不扎实,可能决定了在数据科学和机器学习等领域能否取得成功。这些学科在很大程度上依赖于统计分析、概率论、线性代数等数学概念。无论你是希望进入数据科学和机器学习领域的初学者,还是希望提高数学技能的经验丰富的专业人士,本文的书籍都能提供一系列资源满足你的需求。从复杂数学概念的直观解释到动手练习和示例,这些书籍将助你一臂之力。

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Feb
06

数据科学家或将成为历史?——无代码数据科学的诞生

值得注目的是,无代码平台已经开始提供以数据为中心的服务,公司在不了解数据科学的复杂性的情况下,也可以开始进行数据分析或开发机器学习模型。当然,问题来了——随着无代码数据科学服务的不断改进,数据科学家是否不再被需要?

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Feb
03

每个数据科学家都必须遵循的技巧

数据科学家使用各种工具和技术,如机器学习、统计分析和可视化,来分析数据并从中获得见解。数据科学用于各种行业,如金融、医疗保健、营销和零售业,以帮助企业做出数据驱动的决策。要在数据科学领域工作,你通常需要具备强大的编程、统计和数学技能,以及取决于你所从事行业的特定领域知识。在这篇文章中,我们将介绍一些每个数据科学家为了获得更好的职业生涯必须了解的技巧。让我们开始吧!

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Jan
26

帮我得到第一份数据分析师工作的9个SQL核心概念

如果我必须重新开始我的数据科学之旅,我会先学习SQL。我不算SQL的拥趸,但你确实很需要SQL去通过数据科学/分析师面试,无论你的职位是什么,你都会经常使用SQL创建查询并与公司的数据库进行交互。本文是帮助我通过第一次数据分析师面试的9个SQL核心概念。

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Dec
30

五本顶级的数据清理和特征工程书籍

数据清理和特征工程是数据科学家日常工作的重要部分,这是每天必做的事情,能够有效地清理数据和设计功能,将达到事半功倍的效果。要想扩展你的知识和技能,你可以找到很多这方面的书,我浏览了大部分,本文将推荐五本顶级的数据清理和特征工程书籍。

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Dec
26

七个实用的Python机器学习库

谚语说“你不必重新发明轮子”,数据库就是最好的例子。它帮助你以简单的方式编写复杂而耗时的功能。根据我的说法,一个好的项目需要一些最好的数据库。在这里,我整理了七个有用的Python库,这些数据库将有效帮助你进行机器学习的开发。

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