毫无疑问，数据科学是21世纪“最吸引人”的职业道路，由具有强烈求知欲和技术专长的人组成，他们能够从海量数据中挖掘出有价值的见解。这可以帮助企业通过提高生产力，挖掘洞见来更好地制定决策和获取利润来增加价值，仅举几例。
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数据科学家的成长之路充满曲折，但在其中不断会塑造你。然而，真正塑造你的不是这些曲折，而是你如何面对这些挫折。在开始一段旅程之前，或者在成为一名成功的数据科学家的旅程中，通过预先了解正确的工具，可以避免或减少许多棘手的问题。
本文为您提供了所需的关键信息，这样您就可以有效地利用时间，灵活地探索数据科学的职业道路，帮助您找到穿越数据科学迷宫的方法。
数据科学十大网站
- Analytics Vidhya
- Kaggle
- Coursera
- Udacity
- Datacamp
- EdX
- Udemy
- KDNuggets
- R-bloggers
- Khan Academy
数据科学十大技能
- 概率和统计
- 线性代数
- Python编程
- R语言
- SQL编程
- Tableau/Power BI
- AWS/Azure
- Spark
- Excel
- DevOps
数据科学十大算法
- 线性回归算法
- 逻辑回归算法
- K均值聚类
- PCA主成分分析法
- 支持向量机
- 决策树
- 随机森林
- 梯度提升机
- 贝叶斯分类器
- 人工神经网络
数据科学十类角色
- 数据科学家
- 决策者
- 分析师
- ETL工程师
- 机器学习工程师
- 数据工程师
- 数据分析经理
- Tableau开发者
- 研究员
- BI分析师
LinkedIn上最值得关注的10位数据科学专家
- Bernard Marr
- DJ Patil
- Francesca Lazzeri, PhD
- Carla Gentry
- Dennis R. Mortensen
- Andrew Ng
- Gregory Piatetsky-Shapiro
- Tom Davenport
- Randy Lao ️
- NABIH IBRAHIM BAWAZIR
用于数据科学的十大Python库
- Pandas
- Numpy
- Scikit-Learn
- Keras
- PyTorch
- LightGBM
- Matplotlib
- SciPy
- Theano
- TensorFlow
数据科学十大行业
- 科技
- 金融
- 零售
- 电信
- 健康&制药
- 生产制造
- 汽车工业
- 网络安全
- 能源
- 公共事业
在LinkedIn上关注的十大数据科学相关标签，也可以用于发布吸引人的帖子
- #innovation 创新
- #technology 科技
- #bigdata 大数据
- #businessintelligence 商业智能
- #analytics 分析学
- #datamining 数据挖掘
- #data 数据
- #artificialintelligence 人工智能
- #machinelearning 机器学习
- #datascience 数据科学
LinkedIn上最值得加入的10个数据科学小组
- Big Data and Analytics
- Advanced Analytics and Data Science
- Big Data, Analytics, Business Intelligence & Visualization Experts Community
- Data Science, Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence Professionals | DataScience.US
- Data Mining, Statistics, Big Data, Data Visualization, and Data Science
- Research Methods and Data Science
- Big Data, Analytics, IoT (Internet of Things) & Blockchain
- Big Data|Artificial Intelligence|Machine Learning|Predictive Analytics|Data Mining|Data Science
- IBM Big Data and Analytics
- Advanced Analytics, Predictive Modeling & Statistical Analyses Professionals Group
数据科学项目的十大免费数据源
- Kaggle
- UCI Machine Learning Repository
- Google Custom Dataset Search
- gov
- Reddit
- Quandl
- VisualData
- GitHub
- world
- Google Cloud Public Datasets
最后祝你在想要成为顶尖的数据科学专家的旅途中好运。没有什么是不可能的，相信它!
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