数据科学家连续第四年被Glassdoor评选为“美国最佳职业”。从医疗保健、软件、房地产到金融服务,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依然强劲,招聘这些职位带来了挑战。随着人才短缺的持续,组织必须考虑对现有员工进行数据科学技能培训,同时让他们的数据科学家的技能跟上快速变化的行业。例如,Udemy For商业客户博思艾伦(Booz Allen Hamilton)最近启动了一项内部培训计划,以帮助公司实现达到5000名数据科学家的目标。观看这里的网络研讨会:赢得人才之战:扩大个性化学习。优先设置相关编程语言和前沿数据科学技术的培训课程,将有助于管理人员保持其团队产出在全球趋势中具有竞争力。了解Udemy for Business如何帮助提升数据科学团队的技能。

数据科学与不断增长的人工智能(AI)领域重叠。为了充分发挥它们的潜力,人工智能应用程序需要大量的数据。数据是为人工智能提供动力的食物,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适当地清理、准备和提取这些数据。事实上,以下许多人工智能和数据科学技能——从编程语言到算法技术——都是彼此协同工作的,相互建立,以获得更深入的数据洞察。必威中文官网

基于Udemy为商必威中文官网业客户和我们的专家导师提供的见解,以下是在招聘数据科学家或为当前团队规划学习路径时需要注意的技术技能。

1.Python

Python是人工智能和数据科学发展的核心,也是数据科学探索需要学习的最重要技能。的编程语言是我的最爱对于数据科学家、web开发人员和人工智能专家来说,这是由于其语法的简单性、为该语言创建的丰富的开源库,从而提高了构建算法和应用程序的效率,以及跨数据分析和人工智能的各种应用程序的效率。

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2.R

R编程语言最常用于大型数据集的统计分析。多年来,它一直是数据科学社区的首选工具,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快速的性能速度使其成为数据科学和AI应用融合的最佳选择。

学习R:统计和数据科学的编程

3.机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域,它利用数据和算法训练计算机识别模式、采取行动或对这些模式做出预测,而无需经过专门编程。机器学习使用结构化数据集,通过各种技术来教计算机,最常见的是在几个类别中区别,包括监督学习、非监督学习和强化学习。欺诈检测和推荐引擎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.深度学习

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,这是建立在许多层数据集的计算算法。这些人工神经网络旨在模仿人类大脑的神经网络,并通过观察数据集中的细节来学习(数据科学家或网络工程师)。深度学习应用于图像识别——训练数字相册识别父母的照片,并将他们放在一起拍照——也应用于机器人,教会机器人识别常见的场景,并在每个场景中做出相应的反应。

学习深度学习:深度学习A-Z:动手操作人工神经网络

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5.回归和分类

回归和分类是监督学习的方法,其中输入和输出数据被提供给学习算法。两种方法都试图基于提供的数据集预测一个值;回归算法使用数值数据,而分类算法使用分类数据。回归分析可以利用类似社区的类似房屋的数据来预测房价。分类分析将被用于一个基于用户上传的照片来识别植物的移动应用程序。

学习回归和分类:深度学习的先决条件:Python中的线性回归

6.自然语言处理

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,它训练计算机阅读和理解人类非正式使用的语言。NLP使用机器学习算法来解析大量关于语言语法和语义的数据,教计算机理解人类的语音输入并作出相应的反应。NLP在像Alexa这样的数字助理、用于客户服务支持的聊天机器人,甚至在法律行业中用于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)是从事数据工作的任何人都必须具备的技能,对软件工程师和系统管理员也很有用。SQL非常擅长数据操作,允许团队运行从基本到高级的查询,并合并来自多个数据源的数据。与Python一样,它是当今大多数数据科学家的基本技能,可以让团队从最简单的查询中获得有意义的业务洞察力。必威中文官网

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

8.NoSQL

NoSQL指的是“不仅是SQL”,这是一种不受关系结构数据模式(如那些使用SQL语法的数据库)约束的数据库类型。学习NoSQL不像学习SQL语言那样简单。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,因为它们在像Facebook和谷歌这样依赖于NoSQL的大型科技公司中越来越受欢迎。

学习NoSQL数据库管理:MongoDB的完整开发人员指南

9.Elasticsearch

Elasticsearch是一个强大的开源分析和全文搜索引擎。全文功能通常用于增强应用程序和网站上的搜索功能,并将考虑输入错误、自动完成和同义词,使其对最终用户非常直观。通过编写查询来聚合数据,它可以用作分析引擎。一个常见的用例是监视应用程序的性能管理(APM)。

学习Elasticsearch:弹性搜索的完整指南

10.Hadoop

Hadoop是一款在计算机集群中存储大量数据的开源软件,它允许企业扩展和分发数据处理,而无需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、过滤和采样大量数据集。

学习Hadoop:终极实践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见解,并与涉众共享,然后由涉众采取业务行动。必威中文官网流行的数据可视化工具像Tableau和Microsoft Power BI一样,用户可以通过可视化的表示和直观的仪表盘让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

数据科学团队需要优先考虑的技能列表并不是详尽无遗的。随着人工智能应用的增长,以及企业认识到需要深厚的技术基础设施来为团队提供全面的商业数据,工具和技能专长也在不断演变。构建世界级数据科学团队的下一步是处理组织IT基础设施中的数据挑战。下载“处理你的数据挑战”学习如何与IT合作,解决数据驱动型公司最常见的一些障碍。了解Udemy for Business如何帮助提升数据科学团队的技能。


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