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南宁计算机培训零基础学习数据科学技术需要掌握哪些知识

发布：南宁达内it培训
来源：互联网
时间：2021-12-20 13:13

我们在上文中给大家简单介绍了数据科学行业的作用与应用方式等内容，而本文我们就一起来了解一下，零基础学习数据科学技术需要掌握哪些知识。

一、提高数学技能

假如你有量化背景，那么应该很容易学习数据科学。使用高科技工具进行数据分析前，先要掌握数据分析的基本方法，沿着X轴和Y轴在图表上绘制数据点，并找到不同变量之间的相关性和趋势。

为了确保你能写出高效的代码并得出准确的结论，以下是一些需要掌握的数学概念：

统计方法与概率论
概率分布
线性代数
假设检定
统计建模与拟合
数据摘要与描述性统计
回归分析
贝叶斯思维与建模
马尔科夫链
二、学习一门编程语言（或两门）

相对于其它职业领域，数据科学更在意的是你所知道的东西，以及你的相关技能，而非母校的声誉。以技能为基础的面试过程往往会给来自不同背景的人一个公平的机会。

只要有了坚实的数学基础，你就可以开始学习SQL、R、Python和SAS这几种数据科学家需要掌握的编程语言。下面简单介绍下这些语言：

Python是一种脚本语言，它的库可以让你整理、过滤和转换大数据和非结构化数据。Python可用于网络开发、软件开发、深度学习和机器学习。它是数据科学家经常使用的工具。
R是一种开源编程语言，可用于复杂的数学和统计计算。同时，它也提供了数据可视化功能，还有一个庞大的支持社区来帮助你开始入门。
SQL是一种关系管理工具，通过它可以查询和连接多个表和数据库的数据。
SAS是一种昂贵的工具，被大公司用于统计分析、商业智能和预测分析，但由于成本原因，不推荐个人使用。如果你学会了其他语言，你就能轻松地在工作中掌握SAS。
三、参加业余项目或实习

当你开始建立你的知识库时，你可以将自己的技能组合应用于现实世界，并获得实时反馈。比如，你可以使用像Upwork或Fiverr这样的自由职业平台，或者通过社交媒体和招聘网站寻找兼职工作或实习的机会。

此外，在参加面试之前，一定要在LeetCode上练习解决编码问题，并探索潜在的数据科学面试问题。你也可以将自己以往的作品展示在GitHub、LinkedIn或者个人网站上，以建立一个良好的投资组合和强大的网络形象。

通过利用在线社区，你也可以证明你有能力把数据科学知识转化成可衡量的商业结果。
四、从数据分析师开始

数据科学家和数据分析师是两个不同的职业，但相同点是他们都在爆炸性增长。

数据分析师管理数据收集并确定数据集趋势。数据科学家不仅要解释数据，还要运用编码与数学建模的技巧。

如果你未来想成为数据科学家的话，那么好把数据分析员当作你的起点，因为这个职位相对来说更容易应聘成功。

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