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数据分析(科学)需要哪些技能?

简介:
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取决于您要寻找的工作类型以及雇主设定的标准。顶级公司通常会有很高的门槛,有时甚至是不合理的门槛,因为有很多人试图加入该公司。他们通常在寻找具有Python数据处理技能,并且具有构建ETL管道,数据工程,实验设计,构建模型并将其投入生产的人。这给应聘者带来很大压力!

虽然这些都是您最终可以学习的技能,并且对于解决任何问题都可能有用,但是我认为,进入数据科学并不是必需的。如果您了解Python或R以及一点点SQL ,您已经可以很好地进入数据科学领域。如果您可以通过预先学习更多内容来规划自己的职业,那总是有帮助的,但我认为这不是必需的。热爱学习更重要。如果您想被顶尖的高科技公司聘用,您需要的更多一些,但这更多是为了发出信号,而不是您真正需要的工作。区分从事数据科学职业所需的核心技能与想要进入一家竞争性名牌公司所需要具备的其他技能是有帮助的。

data数据科学技能集因人而异。尽管有些知识是基础知识,但数据科学家无需成为每个相关领域的专家。

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数据科学工作有不同的重点领域:将正确的,经过清理的数据摆在利益相关者面前(分析);将机器学习模型投入生产(机器学习);并使用数据做出决策(决策科学)。

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