近年来,由于人工智能和数据驱动文化这一广阔领域的出现,数据科学成为热门词汇。世界各地的组织都在应对数字化转型和用户友好型应用带来的数据增长。它正处于进化的顶峰,并准备在未来几年主导科技驱动的时代。数据科学家的职责在高效的数据管理方面越来越受欢迎,他们需要将多组实时数据转换为对业务见解的深入分析。

2021年数据科学家十大改变人生的秘诀

知名公司和初创公司对专业数据科学家的需求非常高,他们的薪资待遇丰厚。但许多有抱负的数据科学家并不知道如何进入数据科学领域。他们总是寻求专家提示来处理数据管理,以便在未来几年成为成功的数据科学家。Ana在此带来了2021年数据科学家成功适应数据管理功能的十大改变生活的建议。


2021年数据科学家十大改变人生的秘诀


数据科学爱好者


数据科学确实是一个非常吸引人的领域,但它应该被视为一个艰苦而复杂的课题。有抱负的数据科学家应该是数据科学的爱好者,以便更好地掌握编程语言、数学模型、统计模型、数据挖掘等方面的知识。对这些方面的严格研究往往会变得枯燥乏味,从而导致对该领域失去兴趣。但是,如果有抱负的科学家希望为社会福利创造一流的模型和结果,他们应该继续享受乏味的研究,专注于未来的目标。永远记住,慢而稳赢得比赛。


上网获取知识


如果你在正确的地方冲浪,互联网就是相关信息的宝库。有抱负的数据科学家可以搜索博客、视频、在线课程、书籍和影响者,以获得更多的数据科学知识。在互联网上的各种数据科学/数据科学家社区中,有流行博客和YouTube视频的链接。网上课程也可以从知名公司获得专业证书,在简历中提供专业价值。数据科学的影响者可以在博客网站上找到,也可以链接到以帮助获得更多关于这个主题的观点。


积极参加比赛


有抱负的数据科学家应该有足够的信心面对艰难的工作环境,包括未来严格的截止日期。自信是任何领域或事业成功的关键。因此,每个教育机构都有自己的节日和校际比赛,让学生们满怀信心地积极参与。输赢之旅为参与者提供了一个学习经验,让他们了解自己在这一数据科学领域的优势和薄弱环节。它给了他们改正错误的机会和改进的空间。除了教育机构,世界各地的互联网上都有多种流行的数据科学竞赛。这些比赛是连接其他数据科学家讨论数据管理和其他相关问题的好地方。


学会接受失败


数据管理涉及数据采集、数据存储、数据转换、数据价值化等一系列步骤。在这个过程中,有可能产生错误,导致多次失败。数据科学家应该学会接受失败,因为我们知道这个世界上没有人是完美的。人类往往下意识地犯错误,需要优雅地接受失败。数据科学家需要耐心地从统计模型和编码中获得适当的结果。即使在理解一些与实时数据相关的问题时有问题,也可以自由地与其他同事协商以帮助解决问题。


衡量该领域的利弊


这不是强制性的跳上数据科学家培训,因为这是一个世界范围内的趋势领域。人们需要权衡相关领域的利弊,以便更好地了解职业。结果可以显示出两个不同的方面——你可能不喜欢这个领域,或者你真的对这个领域感兴趣。在做出改变人生的决定之前,最好先评估一下这个领域的利弊。


不实施花哨的技术


可以看出,在开发机器学习技术之前,大多数时间数据科学家并没有花足够的时间来评估机器学习技术的影响。因此,它会导致资源的浪费,也导致开发人员的繁重工作。数据科学家应该通过拒绝使用一些高级技术来深入商业见解来确定需要解决的适当复杂问题。


持续学习过程


数据科学家在一些知名公司找到了一份高薪工作后,不应该停止学习数据管理。随着数据驱动文化随着尖端技术的进步而不断发展,这是数据科学家们不断学习的过程。数据科学家需要用现代信息和流程进行更新,以便高效、有效地将实时数据转换为业务洞察力。


避免一些数据科学神话


有无数的数据科学神话,为成为一个成功的数据科学家创造了一些界限。这些神话包括博士学位。学位是成为数据科学家的必修专业,它是数学家的一个领域,学习数据可视化工具等同于学习数据科学,人工智能将取代未来几年的数据科学家,还有很多。我们应该尝试忽略这些数据科学的神话,以成为未来成功的数据科学家。


学习编程技能


编程技能不仅对计算机科学家和软件开发人员都是必要的,对于数据科学家来说是必要的。深入了解编程语言是需要高效的数据管理,如R,Python,C++,java,Hadoop,SQL,TabLouu,Apache SKEP,和其他技术技能。


分析复杂问题随时间的变化


科学家们应该花足够的时间分析复杂问题或陈述的方向。它有助于接受一个想法,开发一个框架来解决复杂的问题。规划过程包括视觉感知和对复杂问题的直观理解,以接近解决方案。人们不应该对这个过程不耐烦,因为将复杂问题转化为有用的解决方案是一个耗时的过程。

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