介绍 数据科学已经成为技术市场上最有价值的技能之一。在数据科学革命之前，处理数百万个测试用例的数据需要花费长达11-12年的时间。但现在，只需几个月，有时甚至只需要几个星期！那么，学习数据科学需要多长时间？令人惊讶的是，你只需要一年就可以成为一名数据科学家。这取决于你的学习速度和持续性。让我们看看成为数据科学家需要多长时间，以及为什么你应该成为一名数据科学家。 为什么选择数据科学职业？ 机器学习和人工智能正在征服世界，得益于不断发展的技术世界。根据预测，到2026年，数据科学市场收入预计将达到$3229亿美元。技术、大数据和机器学习算法在企业中的快速应用导致了数据科学的快速增长。 根据劳动统计局的数据，数据科学家平均年薪约为$100,000。有许多职业机会可供选择，你可以成为数据分析师、数据科学家等，拥有高薪水，符合你的技能。 成为数据科学家需要多长时间？ 每个人成为数据科学家的道路可能不同。如果我们将每个月分为特定的主题，你可以在12个月内学习数据科学。只要保持持续的努力和学习的热情，任何人都可以在一年内掌握数据科学的艺术。 然而，学习曲线取决于你的持续性和学习数据科学的时间。由于之前对数据科学具有基础知识，有些人可以较短时间内掌握数据科学。 跟随并在12个月内学习数据科学的基础和复杂概念。让我们看看每个月的内容蓝图，了解学习数据科学需要多长时间。 第1个月：数据科学工具包 让我们以基本的数据科学工具开启你成为数据科学家的旅程。通过学习常见但重要的数据科学工具，如Python及其库NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，可以为接下来几个月打下坚实的基础。 第2个月：数据可视化 在打下坚实基础之后，我们进入成为数据科学家的下一个阶段，掌握数据可视化的艺术。熟悉数据可视化工具，如Tableau，掌握绘制图表、分布地图等技术。本月还将开始学习SQL。 第3个月：数据探索 第三个月重点介绍如何利用隐藏数据进行数据探索。数据探索是指将信息型数据以关键洞察的形式展示出来。本月将教你如何使用探索性数据分析（EDA）探索数据。你可以学习成为一名数据科学家所需的统计学基础知识。 第4个月：机器学习基础与讲故事的艺术 本月将开始你的机器学习奇妙之旅。你将学习机器学习的基础知识，并熟悉技术术语和技巧。通过结构化思维，你将掌握讲故事的艺术。 第5个月：高级机器学习 从第五个月开始，事情将变得严肃起来，因为您将学习高级机器学习算法来提升您的技能。在这个月里，您可以期望学习特征工程以及如何处理文本和图像。 第六个月：无监督机器学习 在这个月里，学会处理非结构化和无标签的数据。学习如何使用无监督机器学习算法处理非结构化数据，例如PCA、聚类、K-Means、异常检测等。您将终于开始进行项目。 第七个月：推荐引擎 推荐系统是Netflix、YouTube、Zomato等准确推荐背后的支撑。在第七个月，学习不同推荐技术背后的逻辑以及如何构建推荐引擎。同时，进一步实施令人兴奋的项目。 第八个月：处理时间序列数据 全球许多组织依赖时间序列数据观察数据集随时间的重复测量。在这个月里，学习如何处理时间序列数据，以及解决时间序列问题的有效技术。…
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经验和技术专业知识在定义初级或高级数据科学家方面扮演着重要角色，但在工作范围上，这些级别的企业期望是什么呢？虽然有很多…
Leave a Comment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…
Leave a Comment介绍 为什么商科专业毕业生选择成为数据科学家？是为了试验吗？还是背后有更大的原因？嗯。这让我们想起数据科学最近在职业领域中赢得了巨大的声誉，从整个社会的职业增长来看。另外，预计从2022年到2032年，数据科学家的工作将会增长35%，每年有17,700个岗位空缺！ 让我们发现商科专业人员转向数据科学以维持业务生存的原因和事实。 为什么商科学生转向数据科学？ 数据科学领域正在迅速拓展行业！它在广泛的企业中提供了许多应用。它提供了数据分析，目前是最高薪酬的工作之一，并有望在未来迅速增长。 让我们快速而详细地了解成为商科专业毕业生后成为数据科学家的原因。 熟练使用微软Excel 对于寻求B.Com和数据科学学位的学生来说，熟练使用微软Excel是一个有用的工具。在B.Com学科中，需要掌握Excel技能进行预算、数据分析和财务建模，因为这些能力对于金融分析师和会计师等工作至关重要。有趣的是，数据科学同样需要这些技能。 Excel经常用于数据准备、清洗和初始数据探索，为未来的数据科学家提供了坚实的基础。学习高级Excel技巧可能成为使用编程语言的跳板，这些编程语言是数据科学中更复杂的数据操作和分析语言。 商业和数据的共生关系 数据科学和商业紧密合作。在当今数据驱动的商业世界中，商业领域的公司严重依赖数据进行决策。这需要数据能力，包括数据收集、转换和存储。B.Com课程已经涵盖了商业分析、市场趋势和财务数据等内容，使转向数据科学变得更容易。这些技能可以进一步提高和改进，以执行更复杂的数据分析、预测建模和数据驱动决策。 单一学士学位的双重职业道路 如果选择了两个职业道路，一个学士学位可以大大增加工作选择。在成为商科专业毕业生后成为数据科学家的人可以在两个行业中获得广泛的就业机会。他们可以在数据科学领域从事数据分析师、机器学习工程师或数据工程师等职业，同时还可以在商业部门担任金融分析师、商业智能分析师或数据分析师等职位。这种灵活性为更多的就业选择提供了可能性，同时也可以在兴趣改变时自由更换职业。 增强简历 数据科学实习对个人的简历有很大帮助。成为商科专业毕业生后想要成为数据科学家的人在数据分析、统计建模和数据可视化方面具备宝贵的技能，即使他们决定离开数据科学，这些技能也可能成为有用的资产。拥有数据驱动决策和分析技能的候选人在各个行业中受到雇主的高度重视。无论选择哪个专业路线，简历上有数据科学的经验可以使职业搜索更简单、更有成果。 财务上有利可图且稳定的职业 与商科专业毕业生相比，数据科学家经常获得较高的薪酬。许多企业对数据科学人员的需求增加，这导致竞争激烈的薪酬水平。由于数据科学家有能力从数据中得出重要见解并制定数据驱动的战略，他们是组织的重要资产。因此，数据科学是一个稳定且财务上有利可图的职业选择。因此，对于希望在商科专业毕业后最大化收入潜力和工作稳定性的个人来说，成为数据科学家是一个明智的决策。 如何成为数据科学家？ 数据科学家是一位具有统计、数学和编程知识的专家，他分析复杂的数据集以得出见解、支持决策，并创建模型预测结果。让我们了解一下成为数据科学专业人士进入数据科学领域时需要考虑的主要要点。 了解数据科学 在进入数据科学的技术部分之前，了解数据科学的涵盖范围非常重要。做出深思熟虑的决策需要数据科学的支持。它涉及从数据中获取见解和信息。为了理解该主题的基本理念、过程和实际应用，进行研究并阅读相关文献。 学习相关的数学和统计学知识 在数据科学中，良好的数学和统计学基础是必不可少的。必要的学科包括微积分、概率、推断统计学和线性代数。通过了解这些原则，您可以有效地处理数据、进行分析并创建预测模型。 发展编程技能 数据科学依赖于编程。您应该学习如何使用行业中常用的编程语言。通过学习编程，您可以学会处理数据、设计算法和生成机器学习模型。…
Leave a Comment介绍 随着数据科学的日益突出和影响力，它已成为对于考虑自己职业发展方向的个人来说极具兴趣和魅力的主题。在一个数据生成、分析和利用呈指数增长的时代，一个问题出现了：数据科学是一个好的职业选择吗？通过探索数据科学的多方面特点、其在职业发展中的潜力以及其在各个行业中的相关性，人们可以辨别出使数据科学成为一种具有吸引力和良好的职业选择的巨大价值和前景。 在本文中，我们将回答关于数据科学家是否是一份好工作以及数据科学是否是未来一个好的职业的问题。这些问题的答案将提供一个全面的了解，使人们能够了解到使数据科学成为一种可行和充实的职业选择的前景和机会。让我们开始吧！ 什么是数据科学？ 数据科学专注于利用各种科学方法、算法和程序从大量数据中提取知识。它帮助发现原始数据中隐晦的模式。数据科学可以将一个业务问题转化为一个研究项目，从而将其转化为一个真正的解决方案。许多人选择从事数据科学职业，因为它提供了许多职位和有吸引力的薪资。 也可阅读：2023年成为数据科学家的逐步指南 为什么选择数据科学？ 数据科学领域广泛而多样。这个领域对于寻找技术领域职业的专业人士来说有很多提供。这是一个薪资丰厚的职业选择，拥有很多发展机会。选择从事数据科学职业的一些原因包括： 需求量大 数据科学非常抢手。潜在雇员的机会很多。在LinkedIn上，这个职位的增长速度最快，并预计到2026年将新增1150万个工作岗位。因此，数据科学领域需求量大。 可供选择的职位众多 只有一些人具备成为合格数据科学家所需的技能组合。因此，数据科学相对于其他IT行业来说发展较少。因此，数据科学这个学科非常多样，并提供许多选择。数据科学家需求量大，但仍然需要更多的人才。 薪资丰厚的职业 数据科学领域属于高薪职业。根据Glassdoor的数据，数据科学家的平均年薪为116,100美元。因此，从事数据科学职业可以获得丰厚的回报。 数据科学是一个灵活的领域 数据科学有广泛的应用领域。它经常用于银行、医疗保健、咨询和电子商务等领域。数据科学领域非常多样。因此，您将能够在各种领域工作。 数据科学的趋势和行业事实 数据科学经历了显著的增长，并成为许多行业不可或缺的一部分。一些趋势和行业事实突显了数据科学作为职业选择的重要性和潜力。数据科学领域提供有吸引力的薪资待遇。根据Glassdoor的数据，美国数据科学家的平均薪资约为每年113,000美元。这种高收入潜力证明了数据科学技能和专业知识在就业市场中的价值。 此外，数据科学在各个行业都有应用。从医疗保健和金融到市场营销和电子商务，各个行业的组织都依靠数据科学家提取有意义的见解并推动战略决策。例如，在医疗保健行业，数据科学用于分析患者数据并制定个性化治疗计划。同样，在市场营销中，数据科学有助于识别消费者趋势、针对特定受众并优化广告活动。 这些趋势和行业事实表明，数据科学是一个蓬勃发展且备受追捧的职业道路，在各个领域有着广阔的发展和影响机会。 数据科学职业的未来 就职机会而言，数据科学有很多。经济学家预计到2026年全国将有超过1100万个工作岗位。事实上，自2019年以来，数据科学招聘增长了46％。尽管如此，截至2020年8月底，印度仍有约9.3万个空缺的数据科学岗位。因此，数据科学的潜力是不可否认的。 在数据科学领域，除了数据科学家的角色外，还有许多工作选项，包括： 数据分析师：他们使用数据分析工具分析数据，并与团队合作产生洞察和商业计划。 数据管理员：数据库管理系统的管理、协调和运作是数据库管理员（DBA）的职责。…
Leave a Comment人们经常处理数据，数据分析师在掌握领域专业知识后寻求更具挑战性的角色。数据科学家常常被认为是最具吸引力的职业选择之一。虽然需要扩展技能，但许多教育平台提供了有益的知识，有利于变革。许多数据分析师已成功转行，你可以是下一个！ 以下步骤将帮助您为公司的发展做出贡献，并在您成为数据科学家的职业道路上增加专业知识： 评估技能差距 数据科学家角色所需的基本技能和知识 数据科学家需要对数据进行实验，因此开发新想法和研究的思维方式至关重要。同样重要的是，能够分析过去实验的错误。除此之外，执行这些职责所需的技术技能和知识如下： 技术技能： 编程或数据语言，如Python或R 机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、随机森林、决策树、支持向量机、KNN 关系型数据库，如SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Database 特殊技能，如自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、神经网络、计算机视觉、深度学习 RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlit中的数据可视化能力 Hadoop、MapReduce、Spark等分布式计算 分析技能： IBM Watson、OAuth、Microsoft Azure等API工具 实验和A/B测试 预测建模和统计概念，如回归、分类和时间序列分析 领域知识： 计算机科学、软件工程或统计学的硕士或博士学位 专业知识…
Leave a Comment介绍 在当今这个数据驱动的世界中，数据科学家的角色变得不可或缺。但是，如果我告诉你，你不需要拥有数据科学博士学位就能揭示隐藏在大量数据集中的奥秘，你会怎么想？这就是市民数据科学家时代的来临——一种新型的掌握技能和工具、能够发掘有价值见解的赋能个人群体，他们没有接受过正式培训。市民数据科学家是普通人，但他们有非凡能力，能够将数据转化为可行知识，从而彻底改变组织做决策的方式。在本文中，我们将探讨市民数据科学家的崛起、他们对企业的影响以及他们带来的激动人心的可能性。 市民数据科学家是什么？ 市民数据科学家是没有接受过正式数据科学培训的个人，他们拥有分析数据和得出见解的技能和工具。他们利用自助式分析平台和直观的工具来探索数据、构建模型和做出数据驱动的决策，从而在组织内实现数据的民主化。 为什么组织应该雇用他们？ 数据科学是一个广阔的领域，为组织带来了巨大的好处，市民数据科学家在发挥数据的力量方面起着至关重要的作用。以下是一些企业需要雇用他们的原因： 简化数据分析：市民数据科学家被整合到各个部门或团队中，使他们能够应对特定的业务挑战和探索与其领域相关的数据。这导致了更深入的理解和更好的决策。 填补鸿沟：他们具备领域专业知识以及对数据科学的扎实理解。这种组合使他们能够填补技术技能和行业知识之间的鸿沟，为数据分析提供上下文和见解。 实时见解：凭借他们的领域专业知识和自动化分析工具的访问权限，市民数据科学家可以实时分析数据并为决策者提供快速见解。这使得组织能够迅速响应、抓住机遇并有效地减轻风险。 力量倍增器：通过处理例行的数据分析任务，他们释放出数据科学家的时间，让他们专注于更复杂的挑战和战略性倡议。他们作为力量倍增器，支持多个团队，提高整体生产力。 独特的视角：他们将自己丰富的经验和专业知识带入数据分析中，带来新鲜的视角和创新的问题解决方法。他们独特的见解经常会导致新的发现和改进的决策。 灵活的实验：市民数据科学家具有探索不同方法论、修改模型和高效测试假设的灵活性。他们的适应性促进了创新，因为他们尝试各种分析方法，推动了各自领域内的进展。 所需关键技能 成为成功的市民数据科学家所需的技能集包括以下分析、技术和专业特定技能： 市民数据科学家应该具备通过 Tableau、Power BI 或 Python 库（如 Matplotlib 或 Seaborn）等程序来解释和呈现数据的能力。 他们必须具备基本的编程技能，以处理数据、应用统计方法和开发简单的机器学习模型。熟悉 Python…
Leave a Comment介绍 认识Tajinder，一位经验丰富的高级数据科学家和ML工程师，在数据科学这个快速发展的领域中脱颖而出。Tajinder对于解开复杂数据集中隐藏的模式的热情推动了有影响力的结果，将原始数据转化为可操作的智能。在本文中，我们探讨Tajinder的鼓舞人心的成功故事。从卑微的开始到有影响力的人物，展示了坚定的执着、技术娴熟和真正的热情，利用数据推动实现现实世界的结果。 在领先的金融科技公司Spice Money中，Tajinder利用他的数据科学专业知识革命了业务的各个方面。他的贡献优化了内部流程，增强了客户体验，带来了收入，并推动了整体业务增长。Tajinder的经历证明了数据科学和机器学习与正确的心态和决心相结合时的巨大潜力。 图片 让我们进行高级数据科学家的面试吧！ AV：请介绍一下自己。简单介绍一下你的教育经历吧。它是如何引领你走向现在的角色的？ Tajinder：当然！大家好，我叫Tajinder，是一名高级数据科学家和机器学习工程师。我的教育之旅始于计算机科学的学士学位，我在这里建立了编程、算法和软件开发的坚实基础。 我开始我的职业生涯是作为一名DB开发人员，参与各种软件工程和数据工程项目。在这个角色中，我在数据库管理、查询优化以及创建报告和管理信息系统（MIS）方面积累了丰富的经验。在处理这些项目的过程中，我发现了自己对数据科学领域的浓厚兴趣。 受到对数据分析和探索的热情驱使，我决定深入研究数据科学领域。我开始了自学之旅，学习和掌握了统计分析、机器学习算法和数据可视化技术等领域的知识。为了进一步提高我的技能，我还修读了数据科学和机器学习的其他课程和认证。 随着我不断扩展自己的专业知识，我开始将自己的知识和技能应用于实际问题中。通过实践经验，我磨练了自己在数据预处理、特征工程和模型开发方面的技能。同时，我还熟练掌握了Python、R、TensorFlow和scikit-learn等工具和框架。 随着时间的推移，持续学习使我在数据科学领域承担越来越具有挑战性的角色。我参与了各种项目，从预测建模和客户细分到深度学习系统和异常检测。通过这些经验，我深入了解了数据科学流程的端到端，从数据采集和预处理到模型部署和监控。 目前的角色 作为一名高级数据科学家和ML工程师，我将我的计算机科学、软件工程和数据科学的广泛知识结合起来，设计和实施尖端解决方案。我乐于应对复杂的问题，从数据中发掘有价值的见解和知识，并开发可扩展的机器学习系统，为企业带来有意义的影响。 图片 AV：是什么激励你追求数据科学的职业？你是如何开始进入这个领域的？ Tajinder：最初，我被作为DB开发人员和参与创建报告和管理信息系统（MIS）的经历吸引到数据科学领域。与数据一起工作引发了我的好奇心，并让我意识到从大型数据集中提取有价值的见解和知识的巨大潜力。我被使用数据驱动方法解决复杂问题和做出明智决策的想法所吸引。 为了开始进入数据科学领域，我采取了积极的方法。我参与自学，探索各种在线资源、教程和涵盖统计学、机器学习和数据可视化等主题的教科书。我还参加了在线课程，并追求了来自知名机构的认证，以系统化我的知识并在这个领域获得坚实的基础。 同时，我通过个人项目和参加Kaggle比赛寻求实际经验。这些平台提供了在实际场景中应用技能的机会。然后，与其他数据爱好者合作，从社区的集体知识和专业知识中学习。通过参与不同的项目，我在数据预处理、特征工程、模型开发和评估方面获得了宝贵的实践经验。 AV：您在进入数据科学领域时面临了哪些挑战？您是如何克服这些挑战的？ Tajinder：在进入这个领域时，我遇到了一些挑战，其中一些与您提到的挑战相一致。让我们深入了解我的挑战以及我如何克服它们。 将问题定义为数据科学问题：最初，我很难将现实世界的问题转化为明确定义的数据科学问题。理解使用数据分析和机器学习可以解决哪些方面需要深入了解问题领域，并与领域专家合作。 为了克服这个挑战，我采取了积极主动的方法。我与主题专家、利益相关者以及在问题领域拥有专业知识的同事进行讨论。通过积极倾听和学习他们的见解，我更好地了解了问题背景，并确定了数据驱动解决方案的机会。我还寻求了经验丰富的数据科学家的指导，帮助我有效地制定问题。这种协作方法有助于弥合技术专业知识和领域知识之间的差距，使我能够更有效地识别和解决数据科学问题。 一个主要的挑战是获得概率论和统计学概念的坚实基础。为了克服这个问题，我花了大量的时间进行自学，并在Udemy上注册了课程，加深了我对统计分析和概率论的理解。 另一个障碍是获得实施机器学习解决方案的实际经验。为了解决这个问题，我参加了机器学习黑客马拉松，主要是在Kaggle和MachineHack上。…
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