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专业的数据科学家需要具备哪些技术能力

随着互联网的不断发展,大数据技术相关岗位可以说是非常热门的求职方向,而今天我们就一起来了解一下,成为一个好的数据科学家需要掌握哪些技术。

专业的数据科学家需要具备哪些技术能力

1.Hadoop平台

虽然Hadoop并不是必需掌握的,但在许多情况下,它是数据科学运算的选。如果熟悉Hive或Pig很不错,熟悉AmazonS3等云工具也有好处。CrowdFlower对3490个LinkedIn数据科学职位进行的一项研究将网赚之家ApacheHadoop列为数据科学家二重要的技能,获得了49%的评分。

作为一名数据科学家,你可能会遇到这样的情况:你拥有的数据量超过了系统的内存,或者你需要将数据发送到不同的服务器,这时候你就需要用到Hadoop了。你可以使用Hadoop将数据快速传递到系统上的各个点。它的功能还有很多,比如数据探索、数据过滤、数据采样和汇总等。

2.SQL数据库/编码

尽管NoSQL和Hadoop已经成为数据科学的一个重要组成部分,但是公司还是希望员工能够使用SQL编写和执行复杂的查询。SQL(结构化查询语言)是一种编程语言,它可以帮助你在数据库中执行添加、删除和提取数据等操作,它还可以帮助你执行分析功能和转换数据库结构。

作为一名数据科学家,你需要精通SQL。这是因为SQL是专门为访问、交互和处理数据而设计的。当你使用SQL查询数据库时,它往往会给你一些额外的收获。它有简洁的命令,可以帮你节省时间,减少执行复杂查询所需的编程工作。学习SQL将帮助你更好地理解关系数据库,并增强你作为数据科学家的个人能力。

3.ApacheSpark

ApacheSpark正在成为全球流行的大数据技术。它是一个类似Hadoop的大数据计算框架。的区别在于Spark比Hadoop更快。这是因为Hadoop读取和写入磁盘,这会使它的速度变慢,但Spark会将其计算缓存于内存中。

ApacheSpark是专门为数据科学设计的,它可以更快地运行复杂的算法。在处理大量数据时,它可以分发数据处理,从而节省时间。它还帮助数据科学家处理复杂的非结构化数据集。你也可以在一台机器或一组机器上使用它。

Apachespark可防止数据科学研究中的数据丢失。它的优势在于速度和平台,这使得数据科学项目的实施变得更容易。使用Apachespark,你可以完成从数据接收到分布式计算的所有分析工作。

4.机器学习和人工智能

许多数据科学家并不精通机器学习领域的技术,包括神经网络、强化学习、对抗性学习等。但如果你想从其他数据科学家中脱颖而出,你需要了解机器学习技术,如监督机器学习、决策树、逻辑回归等,这些技能将帮助你解决基于主要组织结果预测的不同数据科学问题。

数据科学需要在机器学习的不同领域应用技能。据Kaggle的一项调查显示,只有一小部分专业人员掌握高级机器学习技能,如监督机器学习、非监督机器学习、时间序列、自然语言处理、离群值检测、计算机视觉、推荐引擎、生存分析、强化学习和对抗学习等。

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