干货!数据科学 Top10 清单(工具、技术、应用……)
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。
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
- 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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picbed 1.10 已发布
picbed是一款基于Python Flask的简洁不小气的web图床,本次v1.10结合1.9.1更新如下: 功能: Layui页面封装了一个简洁美观的消息通知模块 message 通过 push_user_msg 推送给用户消息 支持用户自行删除账号 新增接口支持导入网络图片 用户上传图片支持设置默认相册 用户个人图片的RSS Feed misc/cli.py输出风格支持编写函数以定制输出 js sdk(uploader.js)支持title并取消上传容量限制 修复: 多线程下管理员控制台加载钩子扩展时常出现的数据不足的问题 修复与优化控制台版本升级提示(由服务端判定,以符合语义化2.0标准) 更改: 触发管理员消息通知与用户消息通知的方法分别置于不同引用模板 上传图片接口成功时响应的数据增加sha字段(图片唯一标识) 更改upimg_stream_processor钩子 1.9.0新增时最终只能有一个钩子成功处理,更改为所有钩子累加处理。 示例:两个钩子分别进行了裁剪处理、水印处理,最终图片有水印且裁剪过尺寸。 优化: 上传图片的容量可由配置参数MaxUpload控制,默认20M...
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消息称印度已禁用224款中国App:数量还会继续增加
据印度《金融快报》报道称,印度政府已经禁用了我国224款App,而且这个数量有望继续增加。 报道中提到,今年6月底的时候,印度电子信息技术部曾宣布,禁止包括TikTok、微信、茄子快传、UC浏览器、微信、QQ、快手和美图等在内的59款中国应用,理由是有可能泄露用户隐私、国家安全等。 在禁用了59款中国手机应用程序仅仅几周后,印度又禁止了47款中国手机应用程序,同时其还在对275款中国应用进行审核,其中就包含了腾讯的《绝地求生》、阿里巴巴的《全球速卖通》、小米公司的《Zili》,还有字节跳动的《Resso》和《ULike》等应用。 印度在声明中还提到这些应用存在安全问题。“与此同时,人们在与数据安全和保护13亿印度人的隐私有关的各个方面上也有令人担忧的问题。许多“来自各种来源”的投诉指出,其中一些应用在安卓和iOS系统上存在数据滥用情况,这些应用以未经授权的方式窃取用户数据秘密传输到印度境外的服务器。” 据悉,这次最新禁用118款的中国App,包括《绝地求生》手游(PUBG MOBILE LITE)、企业微信(WeChat Work)、微信读书(WeChat reading)、名片识别软...
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