毫無疑問，數(shù)據(jù)科學(xué)是21世紀“最吸引人”的職業(yè)道路，由具有強烈求知欲和技術(shù)專長的人組成，他們能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的見解。這可以幫助企業(yè)通過提高生產(chǎn)力，挖掘洞見來更好地制定決策和獲取利潤來增加價值，僅舉幾例。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的成長之路充滿曲折，但在其中不斷會塑造你。然而，真正塑造你的不是這些曲折，而是你如何面對這些挫折。在開始一段旅程之前，或者在成為一名成功的數(shù)據(jù)科學(xué)家的旅程中，通過預(yù)先了解正確的工具，可以避免或減少許多棘手的問題。

本文為您提供了所需的關(guān)鍵信息，這樣您就可以有效地利用時間，靈活地探索數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)道路，幫助您找到穿越數(shù)據(jù)科學(xué)迷宮的方法。

數(shù)據(jù)科學(xué)十大網(wǎng)站

1. Analytics Vidhya
2. Kaggle
3. Coursera
4. Udacity
5. Datacamp
6. EdX
7. Udemy
8. KDNuggets
9. R-bloggers
10. Khan Academy

數(shù)據(jù)科學(xué)十大技能

1. 概率和統(tǒng)計
2. 線性代數(shù)
3. Python編程
4. R語言
5. SQL編程
6. Tableau/Power BI
7. AWS/Azure
8. Spark
9. Excel
10. DevOps

數(shù)據(jù)科學(xué)十大算法

1. 線性回歸算法
2. 邏輯回歸算法
3. K均值聚類
4. PCA主成分分析法
5. 支持向量機
6. 決策樹
7. 隨機森林
8. 梯度提升機
9. 貝葉斯分類器
10. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)據(jù)科學(xué)十類角色

• 數(shù)據(jù)科學(xué)家
• 決策者
• 分析師
• ETL工程師
• 機器學(xué)習工程師
• 數(shù)據(jù)工程師
• 數(shù)據(jù)分析經(jīng)理
• Tableau開發(fā)者
• 研究員
• BI分析師

LinkedIn上最值得關(guān)注的10位數(shù)據(jù)科學(xué)專家

• Bernard Marr
• DJ Patil
• Francesca Lazzeri, PhD
• Carla Gentry
• Dennis R. Mortensen
• Andrew Ng
• Gregory Piatetsky-Shapiro
• Tom Davenport
• Randy Lao ️
• NABIH IBRAHIM BAWAZIR

用于數(shù)據(jù)科學(xué)的十大Python庫

• Pandas
• Numpy
• Scikit-Learn
• Keras
• PyTorch
• LightGBM
• Matplotlib
• SciPy
• Theano
• TensorFlow

數(shù)據(jù)科學(xué)十大行業(yè)

• 科技
• 金融
• 零售
• 電信
• 健康&制藥
• 生產(chǎn)制造
• 汽車工業(yè)
• 網(wǎng)絡(luò)安全
• 能源
• 公共事業(yè)

在LinkedIn上關(guān)注的十大數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)標簽，也可以用于發(fā)布吸引人的帖子

• #innovation 創(chuàng)新
• #technology 科技
• #bigdata 大數(shù)據(jù)
• #businessintelligence 商業(yè)智能
• #analytics 分析學(xué)
• #datamining 數(shù)據(jù)挖掘
• #data 數(shù)據(jù)
• #artificialintelligence 人工智能
• #machinelearning 機器學(xué)習
• #datascience 數(shù)據(jù)科學(xué)

LinkedIn上最值得加入的10個數(shù)據(jù)科學(xué)小組

• 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

數(shù)據(jù)科學(xué)項目的十大免費數(shù)據(jù)源

• Kaggle
• UCI Machine Learning Repository
• Google Custom Dataset Search
• gov
• Reddit
• Quandl
• VisualData
• GitHub
• world
• Google Cloud Public Datasets

最后祝你在想要成為頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)專家的旅途中好運。沒有什么是不可能的，相信它!

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