-2/科学家Works详细列举了数据数据加强自身市场竞争力的九大必备技能。在过去的一年里，人们对数据科学的兴趣突然增加。NateSilver这个名字已经家喻户晓，所有的公司都在寻找独角兽，许多来自不同学科的专业人士也开始关注这个高薪职业，并将其视为自己可能的职业选择。在BurtchWorks招聘的时候，我们和很多想在数据 science这个成长领域发展的分析师进行了讨论，提出了具体实施方案的问题。
各公司对技能和工具的价值评估各不相同，所以这个列表绝非详尽无遗，但在这些领域有经验的人会在数据 science中占有更大优势。技术技能:分析1。学历-2科学家高学历，其中88%至少拥有硕士学位，46%拥有博士学位。虽然也有一些名人例外，但总的来说，成为a 数据 科学家需要扎实的教育背景才能掌握所需的深度知识。
4、如何正确学习 数据科学中的python作者|skura来源|AI开发者大部分有志数据 科学家是通过学习面向开发者的编程课程认识python的，他们也开始解决类似于leetcode网站上的python编程问题。他们认为在开始使用python analysis 数据之前，必须熟悉编程概念。高级分析师ManuJeevan数据认为这是一个巨大的错误，因为数据 科学家使用python为数据搜索、清理、可视化和建立模型，而不是开发软件应用程序。
他认为学习数据科学的正确姿势应该如下，由AI开发者整理。请按照以下步骤学习数据科学python。JupyterNotebook是一个强大的编程环境，用于开发和显示科学项目。在计算机上安装JupyterNotebook最简单的方法是通过Anaconda。Anaconda是数据科学界使用最广泛的python工具，它预装了所有最流行的库。
5、一名 数据 科学家的新年计划Source | light house Big数据新的一年意味着的不仅仅是换一个新的台历或者揉揉眼睛第二天早上醒来。新的一年应该有新的开始的喜悦，这给了我们足够的理由去形成新的习惯，也标志着新的“希望”的到来。如果你看到这篇文章的标题，开始阅读这篇文章，那么一定是数据 Science引起了你的兴趣。你肯定希望2016年是你的幸运年，对吗？如果你坚持从今天开始执行这些新年决心，转运的几率会更大。
所以在向目标迈进的过程中，一定要有耐心。根据不同的发展阶段，给大家分享一些每个-2科学家都应该做的新年决心。当然，这个列表比较笼统，你可以根据自己的需要进行调整。按照数据 科学家的三个发展阶段对数据 科学家的一个新年决议进行了分类。你可以自己判断哪些计划适合你，并按照计划行事。如果您成功完成了当前阶段的任务，您可以进入下一阶段。
