10大人工智能趋势
|
数据科学项目周期可能会很漫长，且要求很高。从问题框架到模型构建和应用，整个过程可能需要数周甚至数月，具体时间取决于问题的规模。作为一名实践数据科学家，不可避免地会碰到项目瓶颈。耐心、坚韧和毅力是成功开展数据科学事业必不可少的关键素质。 9. 我是否具有一定的商业头脑，可以从一个模型中得出有意义的结论，为组织带来重要的数据驱动型决策? 数据科学是非常实用的领域，谨记，你可能非常擅长处理数据以及构建良好的机器学习算法，但作为数据科学家，实际应用至关重要。每个预测模型都必须产生在现实情况下有意义且可解释的结果。必须针对现实对预测模型进行验证，才意义重大。 数据科学家的角色是从数据中提取有意义的见解，这些见解可用于以数据为依据的决策，从而提高公司效率，或改进业务开展方式，或帮助增加利润。 10. 我有良好的沟通能力吗?
数据科学家需要能够跟团队的其他成员或组织中的业务主管交流想法。良好的沟通能力将起到关键作用，以便能够向很少或根本不了解数据科学技术概念的人们传达和展示技术性强的信息。良好的沟通能力将有助于与其他团队成员，例如数据分析师、数据工程师、现场工程师等营造团结协作的氛围。 4. 数据科学家的收入 数据科学家的收入取决于所在组织或公司、教育背景、经验年限以及所担任的特定职务。数据科学家的年薪在5万美元至25万美元之间，平均约为12万美元。 5. 如何为数据科学职业做准备 大多数数据科学或商业分析项目需要以下条件：
6. 应该重点关注哪些编程语言? 如果你对学习数据科学基础感兴趣，需要从某个地方开始。不要被数据科学家招聘广告中提到的荒谬编程语言清单所吓住。虽然学习尽可能多的数据科学工具很重要，但笔者建议从一种或两种编程语言入手。 当你打下扎实基础之后，就可以挑战自己，学习能够增强技能的不同编程语言、平台或高效工具。笔者认为，Python和R两种编程语言在数据科学运用中仍位居前列。我建议从Python开始，因为越来越多的学术训练项目和行业将Python用作数据科学的默认语言。 7. 成为数据科学家要多长时间 如果你有扎实的分析学科背景知识，如物理、数学、工程、计算机科学、经济学或统计学，基本上可以自学数据科学的基础知识。你可以从edX、Coursera或DataCamp等平台上学习免费的在线课程。 6到12个月内可达到初级水平，7 -18个月内可达到中级水平，18- 48个月内可达到高级水平。达到一定水平所需的时间取决于教育背景以及愿意在数据科学研究上投入的时间。通常，具有分析学科背景的人，如物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学，需要的时间比不具有数据科学背景的人要少。
8. 当项目遇到瓶颈，我是否有耐心可以坚持下去 （编辑：漯河站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
