除此之外，领域知识在解决问题时非常有用
Posted: Sun Mar 02, 2025 6:55 am
有志于从事数据工作的人士应该在处理混乱、嘈杂的数据时投入多少精力？他们还必须在哪些领域积累专业知识？
Sahil： 完全正确！处理混乱的数据是一项重要技能，因为数据科学中 80% 的时间都用于构建数据集以进行建模，这可能包括规范化字段、删除异常值和格式化数据等。
，而数据可视化是理解数据或向利益相关者/客户解释结果的重要工具。
您对新手、数据科学学生或想要 加拿大手机号码数据库 在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
Sahil： 如果你能很好地理解这一点，找工作就不成问题了。让我们深入研究一下。
(i) 编程和软件技能– R、Python、SAS 或 Excel – 我想说从解决问题的工具开始，我会尝试阐明它。Python 是一种适用于一切的语言，可能是 Web 开发、数据科学任务、脚本编写、开发 API 等等。R 语言始终是统计任务的首选。SAS 和 Excel 再次专用于数据分析。
（ii）可视化工具 ——如果我们只谈论 Python，这里我们有很多不同的选择，从 seaborn、matplotlib 等等开始，重要的是你的问题陈述。
(iii) 统计基础和应用知识——这是成为一名数据科学家必备的技能，从概率、微分等基本概念开始掌握，这样理解深度学习或机器学习就不会那么困难。
（iv）机器学习——了解监督学习并再次过滤分类模型将是一个很好的开始，其中包括逻辑回归、梯度提升、决策树、随机森林、Xgboost 算法等。
您预见到数据科学领域的变化趋势是什么？您建议当前的数据分析师如何跟上步伐？
Sahil： 学习一种新工具是数据科学中的正常行为，但要打下坚实的基础：
（一）统计与概率
（二）编程，包括OOP概念、SDLC、算法和数据结构等
（三）机器学习算法
（四）深度学习
这 4 个领域将决定好、更好和最好。话虽如此，还有很多其他因素，如沟通、时间管理等，但这些都是非技术因素，在几乎每项工作中都发挥着重要作用。
您愿意与我们分享一下 我们在 Digital Vidya 为行业培养数据分析人才的工作吗？
Sahil： Digital Vidya 正在通过高质量的在线课程内容、经验丰富的专业人士的文章和博客，引导数据科学爱好者和人才走上正轨，这非常有用。数据科学是一个几乎可以应用于每个领域的领域，用于构建智能系统、自动化流程等，这导致需求量很大，因此 Digital Vidya 平台可以帮助人才填补人才和需求之间的差距。干杯！
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（ii）可视化工具 ——如果我们只谈论 Python，这里我们有很多不同的选择，从 seaborn、matplotlib 等等开始，重要的是你的问题陈述。
(iii) 统计基础和应用知识——这是成为一名数据科学家必备的技能，从概率、微分等基本概念开始掌握，这样理解深度学习或机器学习就不会那么困难。
（iv）机器学习——了解监督学习并再次过滤分类模型将是一个很好的开始，其中包括逻辑回归、梯度提升、决策树、随机森林、Xgboost 算法等。
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（一）统计与概率
（二）编程，包括OOP概念、SDLC、算法和数据结构等
（三）机器学习算法
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