数据科学的八个核心技能 - kdnuggets

20-09-09 banq

kdnuggets进行的数据科学技能调查结果:

  •  编程语言:Python,R,Java,Java,C ++,MATLAB,SAS,Scala,Julia
  •  数学与统计:代数与微积分,概率与统计,生存分析,流行病学
  •  商业与沟通:商业理解,批判性思维,沟通技巧,Excel,数据可视化,Tableau,PowerBI
  •  数据科学/ ML工具/方法:数据清理/准备,ML算法,Scikit学习,文本处理,XGBoost,非结构化数据,Kaggle,强化学习
  •  软件开发:Github,软件工程,Docker,DevOps,Kubernetes
  •  SQL /数据库:SQL /数据库编码,No-SQL数据库,图形数据库
  •  大数据/云:AWS,Apache Spark,Dask,Microsoft Azure,Google Cloud,Hadoop,其他大数据工具,其他云计算平台
  •  深度学习:DL算法,Keras,NLP,TensorFlow,计算机视觉,PyTorch,其他DL框架

 

                   

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