数据科学家连续第四年被Glassdoor评为“美国最好的工作”。从医疗保健到软件,再到房地产和金融服务,各行各业都需要数据科学家所需的技能。由于对数据科学家技能的需求仍然强劲,这些职位的招聘构成了挑战。面对这种持续的人才短缺,组织必须考虑培训现有员工的数据科学技能,同时让他们的数据科学家的技能跟上快速变化的行业的步伐。例如,Udemy For Business客户博思艾伦汉密尔顿(Booz Allen Hamilton)最近推出了一项内部培训计划,以帮助公司实现达到5,000名数据科学家的目标。在这里观看网络研讨会:赢得人才的战争:缩放个性化学习。优先考虑关于相关编程语言和尖端数据科学技术的培训课程将帮助管理人员将其团队的产出与全球趋势保持竞争力。了解Udemy for Business如何帮助Upskill您的数据科学团队。

数据科学与日益增长的人工智能(AI)领域重叠。为了充分发挥其潜力,人工智能应用程序需要大量的数据。数据是驱动人工智能的食物,为了运行强大的人工智能应用程序,需要知识渊博的数据科学家来适当地清理、准备和提取这些数据。事实上,下面的许多人工智能和数据科学技能——从编程语言到算法技术——都是相互协作的,相互叠加,以获得更深入的数据见解。必威中文官网

基于Udemy对商必威中文官网业客户和我们的专家教练的见解,这里是雇用数据科学家或计划当前团队的学习路径时寻找的技术技能。

1.蟒蛇

Python是人工智能和数据科学发展的核心,也是数据科学探索中需要学习的最重要的技能。的编程语言是他们的最爱对于数据科学家,Web开发人员和AI专家表示,由于其语法的简单性,为推动建筑算法和应用程序的效率而创建的开源库的丰富库,以及其跨数据分析和AI的不同应用程序。

学习Python:了解Python编程MasterClass

2. R.

R编程语言最常用于大型数据集的统计分析。多年来,它一直是数据科学界的首选工具,是绘制和构建数据可视化的理想资源。R在学术界继续得到广泛应用。然而,Python的快速性能速度使它成为数据科学和人工智能应用程序的最佳选择。

学习R:R编程统计和数据科学

3.机器学习

机器学习是AI的一个子字段,它使用数据和算法来训练计算机来识别模式并采取行动或对这些模式进行预测而不专门编程为这样做。机器学习使用结构化数据集在几个类别中跨各种技术教授计算机,包括监督学习,无监督学习和加强学习。欺诈检测和推荐发动机是机器学习的常见应用。

学习机器学习:数据科学和机器学习训练营

4.深入学习

深度学习被认为是机器学习的一个子集,并使用人工神经网络,这是建立在多层数据集上的计算算法。这些人工神经网络旨在模仿人类大脑的神经网络,并通过观察(由数据科学家或网络工程师)告知研究的数据集中的细节来学习。深度学习应用于图像识别(通过训练数码相册来识别父母的照片并将其组合在一起)以及机器人技术中,教机器人识别常见场景并在每个场景中做出相应反应。

学习深度学习:深度学习A-Z:实践人工神经网络

了解哪些数据科学和人工智能课程可以让你的团队更上一层楼。

5.回归和分类

回归和分类是有监督学习的方法,其中输入和输出数据提供给学习算法。这两种方法都试图根据提供的数据集来预测一个值;回归算法使用数值数据,而分类算法使用分类数据。回归分析可用于基于相似社区相似房屋数据的房价预测。分类分析将用于一款手机应用程序,根据用户上传的照片识别植物。

学习回归和分类:深度学习先决条件:Python中的线性回归

6.自然语言处理

自然语言处理(NLP)是人工智能的分支,培训计算机阅读和理解语言的计算机,因为它被人类非正式地使用。NLP使用机器学习算法来解析语言语法和语义上的大量数据,教学计算机以了解人类语音输入并相应地响应。NLP在数字助理等数字助理,聊天客户服务支持,甚至是法律行业的快速扫描冗长的法律文件。

学习自然语言处理:数据科学:Python中的自然语言处理

7. SQL.

SQL.(结构化查询语言)是数据角色中任何人的必要技巧,对软件工程师和系统管理员有用。SQL在数据操作中很好,允许团队运行基本到高级查询并从多个数据源合并数据。像Python一样,它是今天大多数数据科学家的重要技能,让团队从最简单的疑问中获得有意义的商业洞察力。必威中文官网

了解SQL:SQL和数据库设计A-Z:学习MS SQL Server + PostgreSQL

8.NoSQL

NoSQL指的是“不仅仅是SQL”,这是一种不受关系结构数据模式(如使用SQL语法的数据模式)约束的数据库类型。学习NoSQL不像学习SQL语言那么简单。数据科学家和开发人员应该学习构建和维护非结构化NoSQL数据库的原则,因为这些数据库在像Facebook和谷歌这样依赖NoSQL的大型科技公司中越来越受欢迎。

学习NoSQL数据库管理:完整的开发人员指导MongoDB

9.Elasticsearch

Elasticsearch是一个强大的开源分析和全文搜索引擎。全文功能通常用于在应用程序和网站上进行搜索,并将考虑错误,自动完成和同义词,使其对最终用户的高度直观。它可以通过写入查询来聚合数据来用作分析引擎。常用用例正在监视应用程序的性能管理(APM)。

学习Elasticsearch:完成弹性搜索指南

10.Hadoop

Hadoop是一种开源软件,可以在计算机集群中存储大量数据,这使得组织可以扩展和分发数据处理,而不必担心其计算系统和服务器是否有足够的可用内存。数据科学家可以使用Hadoop跨多个集群快速处理、探索、过滤和取样大量数据集。

学习Hadoop:终极动手Hadoop -驯服你的大数据!

11.数据可视化

数据可视化工具允许团队从数据中提取有意义的洞察,并与可以采取业务行动的利益相关者分享。必威中文官网流行数据可视化工具像Tableau和Microsoft Power BI让用户通过可视化表示和直观的仪表板使复杂的数据集更容易理解。

学习数据可视化:表对于初学者来说

使用数据科学团队优先考虑的技能列表并不穷举。随着AI采用的成长和公司认识到具有全面的业务数据的ARM团队所需的深度技术基础设施,工具和技能专业是不断发展的。建立世界级数据科学团队的下一步是解决组织IT基础架构内的数据挑战。下载“处理你的数据挑战”学习如何与IT部门合作,解决数据驱动型公司面临的一些最常见障碍。了解Udemy for Business如何帮助Upskill您的数据科学团队。


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