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如何在12级后成为一名数据科学家?

介绍 数据科学是全球IT和商业领域中蓬勃发展的行业,许多年轻人都希望在其中追求职业。虽然“数据科学”这个词在20世纪70年代就被提出,但直到2008年才成为一个热门词汇,自那时起就吸引了年轻专业人士的注意。多年来,数据科学在业界创造了一个特殊的领域,哈佛商业评论将数据科学家的角色称为“21世纪最性感的工作”。目前,预计到2026年,印度对数据科学家的需求将超过100万人。想知道如何在高中毕业后成为一名数据科学家?让我们一起了解程序和其他相关信息。 为什么选择在高中毕业后成为数据科学家? 数据科学家是一个充满活力和有吸引力的职业选择,有能力影响公司和社会的未来。高中毕业后选择追求数据科学职业不仅可以产生重要影响,还有其他令人着迷的奖励。 有影响力的贡献 数据科学家在组织内部和全球范围内的影响潜力巨大。他们可以致力于解决气候建模、医疗保健或环境可持续性等重大全球问题的项目,并自动化繁琐的流程,节约时间和资源。 不断增长的需求 根据美国劳工统计局(US BLS)的数据,数据科学职位预计在2016年至2026年间增长约27.9%。由于市场领导者如亚马逊、谷歌和苹果等公司对数据驱动决策的依赖,专业的数据科学家一直供不应求。 高薪酬 Glassdoor网站揭示了数据科学家的薪酬相当可观。截至2023年9月,印度数据科学家的平均年收入为140万卢比,高于相关领域的数据分析师和软件工程师。 能够远程工作是一个额外的福利,增加了吸引力。在印度,数据科学家的平均现金奖金或补偿从100,000卢比到300,000卢比不等,平均为200,000卢比。 不断发展的领域 数据科学推动着当今的技术创新。数据被认为是目前世界上最有价值的资源,比石油更有价值。数据科学的持续发展为学习和应用新技能(如人工智能、机器学习和大数据分析)提供了机会。 职业发展 从事数据科学的教育提供了多种职业选择。除了成为一名数据科学专家,您还可以晋升为领导职位或在该领域追求各种职业选择。 数据科学是否适合您? 如果您想在12年级毕业后从事数据科学工作,数据科学可能是一个合适的职业选择。它提供了一个充满活力和有成果的职业道路,将企业策划、数据分析和编程融为一体。您需要致力于学习技能并与时俱进,这是对数据和问题解决有热情人士的理想职业。 成为数据科学家的资格 成为数据科学家的资格标准非常明确。 步骤 描述 1. 获得学士学位 您可以选择IT、计算机科学、数学、商业或相关领域的主修学位…

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如何在线学习机器学习?

介绍 机器学习是当前高度发展的技术领域。这项技术使得计算机系统能够在没有技术编程的情况下学习和做出决策。它具有各种应用,包括识别模式、数据分析和随着时间的推移改善性能。本指南将介绍如何在线学习机器学习,为您介绍可用的最佳机器学习课程,并帮助您选择合适的课程。 什么是机器学习? 机器学习是人工智能领域利用数据和算法解决问题和做出决策的方式,随着时间的推移提高其效率。机器学习的类型包括: 监督学习:这种类型的机器学习依赖于数据,并提供算法来帮助系统学习。用户提供给机器的结果最终是标记的数据集,其余数据作为输入特征。例如,您想了解软件失败的统计数据和原因。在这种情况下,您将向机器提供10个未能成功的软件的数据和解释,并提供10个成功的软件和原因的数据。标记数据监督系统理解您可能正在寻找的数据。 无监督学习:无监督学习不依赖于标记的数据集和数据。这种类型的机器学习帮助创建预测模型。无监督学习中最常用的模型包括: 隐马尔可夫模型 聚类 层次聚类 高斯混合模型 强化学习:强化学习类似于人类的知识。该模型与环境进行交互,并依赖于获得正反馈。它使用一种试错的方法。 为什么要在线学习机器学习? 通过最佳的机器学习课程在线学习机器学习,可以获得灵活的学习机会。在线学习专业技能带来众多好处,例如: 可访问性:任何时候、任何地点都可以访问课程提供的大量信息和丰富的数据。 灵活性:学习者可以调整学习时间和学习进度。最佳的机器学习课程不会限制用户必须在特定时间范围内学习。 成本效益:在线学习机器学习课程相对于线下课程来说,包括基础设施、维护和服务等相关成本是相对较低的。 与行业相关的内容:在线学习提供与行业相关的内容,强调提供与行业趋势相关的培训。这种类型的学习使学习者与技术领域的趋势相结合。 个性化关注:最佳的在线机器学习课程提供个性化辅导和关注,提高学习者的技能发展质量。 机器学习课程大纲是什么样的? 在线机器学习课程提供精良的课程,总结了整个学科的范围。一般的课程大纲包括: 机器学习简介 监督学习和线性回归 分类和逻辑回归 决策树和随机森林 朴素贝叶斯和支持向量机…

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AWS vs Azure 云服务终极对决

亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)和微软 Azure 是云计算领域的两大巨头。这两家行业领导者之间的竞争引发了“云战”。本文深入比较了 AWS 和 Azure,从功能、优势、劣势、就业机会等方面进行了全面的比较。 什么是 AWS? 亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)是亚马逊提供的功能丰富的云计算平台。它提供许多按需服务,包括计算能力、存储选项、数据库、机器学习、分析等等。这些服务使企业和个人能够在没有物理硬件的情况下创建、分发和管理软件应用和服务,提高了云环境的灵活性、可扩展性和可负担性。 什么是 Azure? Azure 是微软提供的云计算平台,提供处理能力、存储、数据库、网络、分析等各种服务。它使企业能够构建、实施和管理基于云的应用和服务,并与微软的软件生态系统实现可扩展性、灵活性和集成。 AWS vs. Azure:概述 让我们看一下 AWS 和 Azure 之间的基本区别:…

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H1B签证是否基于数据分析的见解获得批准?

介绍 H1B签证计划为全球技术人才提供了进入美国的机会。每年,成千上万的才华横溢的专业人士通过该计划进入美国,为各个行业做出贡献,推动创新。让我们深入H1B签证数据的世界,了解外国劳工认证办公室(OFLC)提供的有趣信息和背后的故事。本文揭示了H1B签证数据分析的结果,我们从中获得了洞见和有趣的故事。通过特征工程,我们从外部来源增强了数据集的信息。通过精细的数据整理,我们仔细组织数据,以便更好地理解和分析数据。最后,数据可视化揭示了关于2014至2016年间美国熟练工人的有趣趋势和未被告知的见解。 探索并分析外国劳工认证办公室(OFLC)提供的H1B签证数据,并了解其在吸引熟练外国劳工来美国方面的重要性。 了解数据预处理的过程,包括数据清洗、特征工程和数据转换技术。 检查和分析H1B签证申请的接受和拒绝率,这可能会影响这些率。 熟悉数据可视化技术,以有效地呈现和传达发现结果。 注:🔗 您可以在Kaggle上找到这个分析的完整代码和数据集,以探索分析背后的整个过程:H1B Analysis on Kaggle 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是H1B签证? H1B签证计划是美国移民政策的关键组成部分,旨在吸引高技能外籍工人填补各个行业的专业职位。它解决了技能短缺问题,促进了创新,推动了经济增长。 要获得H1B签证,必须按照以下关键步骤: 找到一家愿意为该外籍工人赞助签证的美国雇主。 雇主代表外籍工人向美国移民局(USCIS)提交H1B申请。 该申请受到年度配额的限制,如果申请数量超过可用名额,则可能通过抽签程序。 如果被选中,USCIS将审核申请的合格性和符合性。 如果获得批准,外籍工人可以获得H1B签证,并开始在美国为雇主工作。 该过程涉及满足特定要求,例如持有学士学位或同等学历,并处理其他考虑因素,例如最低工资确定和雇主-雇员关系的文件记录。遵守和准备充分对于成功的H1B签证申请至关重要。 数据集 外国劳工认证办公室(OFLC)提供的2014年、2015年和2016年组合数据集包括案件编号、案件状态、雇主名称、雇主城市、雇主州、职位名称、SOC代码、SOC名称、工资率、工资单位、最低工资、最低工资来源、年份等列。 这些列提供了关于H1B签证申请的基本信息,包括案件细节、雇主信息、职位名称、工资率和最低工资数据。 使用OFLC官方网站https://www.foreignlaborcert.doleta.gov/performancedata.cfm上提供的数据集和数据布局,以完全了解所有可用列及其描述。…

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