2025 年必备的 15 项数据科学技能
Posted: Mon Mar 24, 2025 7:12 am
技能是职业发展的关键，尤其是在数据科学等快速变化的领域。随着我们迈向 2025 年，对具有强大技能的数据科学家的需求将继续上升。本文探讨了新手和 马耳他电报数据库 经验丰富的数据科学家取得成功所需的20 多项重要技能。我们将涵盖您需要的所有技能。这包括解决问题和沟通等软技能。它还包括编程和机器学习等技术技能。
数据科学家的重要技能
以下是每个数据科学家都应该学习的一些关键技能：
编程语言： SQL、R 和 Python
统计分析：使用数学和统计学来分析数据
机器学习： TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等工具
数据可视化：使用 Tableau、Power BI 和 Matplotlib 创建图表和图形
数据整理：清理和组织杂乱的数据
大数据：使用 Spark 和 Hadoop 处理大型数据集
数据库管理：使用 MongoDB、PostgreSQL 和 MySQL
云计算：使用 Google Cloud、Microsoft Azure 和 Amazon Web Services (AWS)
统计软件： SPSS 和 SAS 等用于数据分析的工具
数学：学习微积分、概率和线性代数
数据挖掘：在大量数据中寻找有用信息
自然语言处理 (NLP)：分析和理解文本数据
数据科学家的基本技术技能
1.数据可视化： 数据可视化帮助科学家将复杂的数据转换成易于理解的图表和图形。他们使用 Tableau、Power BI、Matplotlib 和 Seaborn 等工具。这些工具帮助他们创建突出关键趋势和模式的视觉效果。这有助于专家和初学者更好地理解数据。然后他们可以做出明智的决定。
数据科学家的重要技能
以下是每个数据科学家都应该学习的一些关键技能：
编程语言： SQL、R 和 Python
统计分析：使用数学和统计学来分析数据
机器学习： TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等工具
数据可视化：使用 Tableau、Power BI 和 Matplotlib 创建图表和图形
数据整理：清理和组织杂乱的数据
大数据：使用 Spark 和 Hadoop 处理大型数据集
数据库管理：使用 MongoDB、PostgreSQL 和 MySQL
云计算：使用 Google Cloud、Microsoft Azure 和 Amazon Web Services (AWS)
统计软件： SPSS 和 SAS 等用于数据分析的工具
数学：学习微积分、概率和线性代数
数据挖掘：在大量数据中寻找有用信息
自然语言处理 (NLP)：分析和理解文本数据
数据科学家的基本技术技能
1.数据可视化： 数据可视化帮助科学家将复杂的数据转换成易于理解的图表和图形。他们使用 Tableau、Power BI、Matplotlib 和 Seaborn 等工具。这些工具帮助他们创建突出关键趋势和模式的视觉效果。这有助于专家和初学者更好地理解数据。然后他们可以做出明智的决定。