Hadoop：大数据的基石，学习HDFS、MapReduce等组件，让你能够处理大规模数据集。Spark：一个快速、通用的分布式计算系统，支持复杂的数据处理任务，让你的数据处理速度飞起来。NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra，了解这些非关系型数据库，让你的数据存储更加灵活。🤖 机器学习和人工智能篇：机器学习算法是数据科学的心...
数据科学家入门 Simplilearn圣普伦的数据科学家课程由 Ronald Van Loon 设计，被评为世界十大大数据和数据科学影响者之一。通过Simplilearn 圣普伦的数据科学计划，您学习统计和统计程序、假设检验、聚类、决策树、线性和逻辑回归、R、数据可视化、回归模型、Hadoop、Spark、PROC SQL、SAS 宏等技能和工具、高级分析、Matplot...
numpy的核心数据结构是ndarray,支持任意维数的数组,但要求单个数组内所有数据是同质的,即类型必须相同;而pandas的核心数据结构是series和dataframe,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: ...
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数据科学项目实践 前面几步你都完成了,那么接下来就是检验你学得怎么样的时候了。检验的方法就是做一个实际的项目,你可以去参加一些比赛,或者为朋友的公司做项目,你还可以利用圣普伦的实践项目来检验自己的能力水平。 数据科学家入门 Simplilearn圣普伦的数据科学家课程由...
5.社交媒体:社交媒体平台产生了大量的用户数据,数据科学在社交媒体中的应用包括用户行为分析、内容推荐、舆情监测等。 五、如何入门数据科学 1.学习基础知识:掌握数学、统计学和计算机科学的基础知识。可以通过参加相关课程、自学书籍和在线教育资源来学习。 2.掌握数据分析工具:学习和掌握数据科学常用的工具和技术,如Pyt...
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的...
我应该选什么课程来学习数据科学？ 对于未知的学科，琳琅满目的学习资源，美好的工作机会，应该怎样去努力？本文作者是研究数据挖掘和生物医学方向，目前就职于泰国的一所研究大学的全职生物信息学副教授。他在22岁时开始自学数据科学，目前已经自学成才，文摘菌编译了这篇文章，希望能把以下需要注意的10件事告诉刚入门的...
🐳Docker:看docker的官网的入门资料。 🛠️Kedro:用于数据分析pipeline搭建,公司的开源包,强烈推荐。🏆实践和博客推荐: 🏆Kaggle:世界最大的数据科学竞赛平台和社区,氛围很好。赢得奖牌对简历加分不少。 🏆Medium:很多专业人士会在上面写技术博客,建议去读去写。 🏆Analytics vidhya:一个数据科学的社区,里面...
数据科学家也是基于技术的职位, 在职业生涯阶段可以从入门机数据科学家逐步进阶为中级数据科学家, 高级数据科学家甚至资深数据科学家。 数据科学家的职业中后期也可以转型管理, 变成 Data Science Lead 或者 Data Science Manager, 从而进行更多方向性和领导性的工作。