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数据科学家是目前互联网行业中比较热门的一个招聘岗位，而今天我们就通过案例分析来简单了解一下，数据科学家能力培养都有哪些。
编程技能
在编程领域，常用的数据科学编程语言是Python和R，要想开始研究数据，你至少要学会一种。
在对Python和R两种语言的选择上，数据科学家们通常分成了两派，而有一些数据科学家们也不会对另一种语言极为排斥。我对两者都进行了取样，发现Python更容易学习，效率也更高。它的用途也比数据科学更广泛，而且如果你想在其他领域发展自己的技能，它将对你有所帮助。
数学、统计与概率
简单地说“这张图片有可能是猫”并不像“这张图片有80%的几率是猫”那样令人信服。这个例子很乏味，但是你应该使用统计学和概率来分析和解释所有你提供的数据。
此外，模型数据的许多算法都要求对数学中的不同主题有很好的理解，如线性代数和微积分(以及统计学和概率)。这可以帮助你了解和调试你的算法，让你的算法能够很好地解释审计中出现的问题或者客户为什么拒绝贷款。
项目组合
数据被高度评价为“新石油”，地球上的每一个人都在产生大量的数据，这种观点对于思考数据科学非常重要。数据科学家必须从正在产生的大量复杂数据中提取信息，并重点强调哪些信息对业务有帮助，因此我们领域专家(这可以是数据科学家，也可以是团队中的某个人)。
在任何情况下，你都必须能够证明你能够完成你所说的所有任务，因此，拥有一个令人信服的项目组合对于研究各种问题以及这些问题的解决方案很有帮助。
人脉网络
在数据科学领域，“你的人脉就是你的净资产”这句老话比以往更重要。说到底，这是一个全新的领域，没有多少衡量标准来区分优秀的从业者，除非你雇佣并发现他们，但这就意味着巨大的投资风险。所以当你想要获得一份数据科学的工作时，找个人来担保是很有用的。
与此同时，将自己融入到数据科学文化中，这也是一个很好的方式，可以发展和学习数据科学的新知识，同时也可以让你在找到一份工作的时候感受到数据科学的魅力。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-19
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