数据科学家从大量数据中提取操作并生成见解。为了利用数据科学的力量,数据科学家应用了统计学、编程语言、数据可视化、数据库等。

因此,当我们在任何工作描述中观察数据科学家所需的技能时,我们了解数据科学主要与 Python、SQL 和 R 相关。数据科学行业数据科学家所期望的常见技能和知识包括 – 概率、统计、微积分、代数、编程、数据可视化、机器学习、深度学习和云计算。此外,他们期望非技术技能,如商业敏锐性、沟通和智力好奇心。

但是,当您询问有经验的数据科学家时,他们可能会完全有不同的看法。他们的经验显示,数据科学家的知识必须超越典型的工作描述中提及的技能。这些工具和平台使数据科学专业人员更有能力在数据科学项目中展示整体方法。

让我们了解一些工具和平台,除了Python,SQL,R,或通常提到的技能在工作描述,这将有助于数据科学家在他们的职业生涯中更好地闪耀

现代数据科学家的酷数据科学工具

无可否认,人们同意,工作描述中提到的技能和知识是数据科学家的必得之有。有能力的数据科学家必须具备一个或多个工具/平台的知识或经验,这些工具/平台适用于他们所服务的数据科学行业。看看吧

Linux 操作系统

  • 随着数据科学也处理编程问题,Linux操作系统的知识对于数据科学家来说至关重要。Linux 操作系统提供的工具和环境可帮助数据科学家更高效地工作,而且速度也更快。Linux 的可用性相当不错,您发现它很容易工作。

拥有 Linux 操作系统知识的技术原因:

  • Linux 速度相当快,数据科学家需要的时间也很少。
  • 数据科学家拥有大量库,可以在使用 Linux 时与任何硬件集成。
  • 由于在云中部署模型基于 Linux,因此必须了解使用 Linux 系统的想法。
  • 此外,如果您使用外部虚拟机,请知道它们构建在 Linux 上。
  • Linux 附带了 Python 安装;这是一个附加优势。
  • Docker、容器等技术需要一个Linux平台。

Git

Git 是数据系统的最佳版本控制系统。版本控制系统是一种工具,用于保存不同版本的文件或跟踪对文件所做的更改

使用版本控制系统-Git 的技术原因:

  • Git 是集中式的,使项目存储库可供团队使用。
  • 它是分布式的,便于团队在本地脱机/联机工作。
  • 每个团队成员可以同时处理相同的文件,并在工作完成后合并更改。
  • 它帮助数据科学家与其团队进行协作,更加方便。

休息 Apis

了解 API 及其用途,使您成为更称职的数据科学家。借助 API,数据科学家可以从远程服务访问数据,或构建它们,以在组织中提供数据科学功能。

学习 API 的技术原因:

  • 它有助于响应最新的数据请求
  • 使团队能够为客户端提供最新的模型分数
  • 当参数表示为 API 的模型系数时,有助于提供模型分数
  • 在 Web 服务中提供高级分析功能

码头工人和库伯内特

我们都知道,Docker 是一个流行的容器环境,而 Kubernetes 是一个协调 Docker 或任何其他容器的平台。它们对于机器学习生命周期模式在开发和部署方面都很重要。它确实使工作流非常简单、可扩展且一致。

学习 Docker 和 Kubernetes 可帮助数据科学家加快其数据科学计划,如设计基础结构、工具、部署和扩展。

知道 Docker 和 Kubernetes 的技术原因

  • 高效使用基础架构
  • 实现生产和发展之间的均等性
  • 管理各种版本的工具
  • 扩展以满足业务需求
  • 轻松将模型迁移到生产环境
  • 连续部署,无停机

阿帕奇气流

以指定格式、数量或质量获取数据是任何数据科学家最具挑战性的部分。气流,一个基于python的框架,允许数据科学家和数据工程师以编程方式创建、调度和监视工作流。它也可以实现自动化。此外,您还有日志和错误处理功能来修复故障。

了解阿帕奇气流的技术原因:

  • ·帮助访问更新的高质量数据
  • ·使工作流透明、高效且易于管理
  • ·熟练协调整个 ETL 流程

微软 Excel

尽管 Excel 无法计算海量数据,但它仍然是创建数据可视化和电子表格的优异选择。数据科学家可以轻松地将 SQL 与 Excel 连接,并用于数据清理、数据操作和预处理信息 建议熟悉此技术使用,因为它在整合到分析平台时可用于简单的文本搜索。

使用弹性搜索的技术原因:

  • 快速获取简单和复杂查询的结果
  • 它简单易用,分布于自然界,因此易于工作
  • 提供支持多租户的全文搜索引擎

结束

虽然并非所有职位都需要这些工具,但它们对于数据科学项目的成功同样重要。数据科学是一门广泛的频谱,需要以独特的方式处理数据。这些数据科学工具可满足数据科学生命周期的不同阶段,使您能够更加熟练。

在下面的评论部分,请让我们知道 您正在 使用或希望在不久的将来学习的数据科学工具。

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