数据科学初学者指南

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当今，从商业运营、金融服务到医疗保健、科学等多个领域对数据科学专业人员的需求量很大。数据科学家是使用数据提取有价值的业务见解的专家。这些专业人员应该拥有与计算机科学、数据可视化和数据挖掘以及统计和机器学习相关的广泛知识。然而，这一切都始于学习基础知识。 你应该学习什么 1）编码 数据科学家应该学习编码和创建程序。他们应该对基本编码语言、高级分析平台和前端 Web 可视化有深入的了解。例如： 正在成为一种越来越流行的编程语言。该平台对于数据科学家执行的各种流程非常有用。

的多功能性使用户能够完成各种任务，其中可能包括创建数据集或导入 SQL表。该平台还被认为易于上手，使其成为新数据专业人士的不错选择，因为它对您职业生涯的每个阶段都有帮助。 新的数据分析师可以  快速学习 ，但 Python 对于经 巴拿马手机号码列表 验丰富的专业人士仍然具有非凡的价值。虽然程序员在许多成熟领域都依赖 Python，但数据分析师也可以将 Python 用于新兴流程。 Python 甚至可以帮助您做好学习其他技能和语言的准备。 总而言之，如果您想学习一门编程语言，这些因素使 Python 成为一个不错的选择。





平台也是开源的，可以免费安装，因此您无需支付任何费用即可开始磨练您的 Python 技能。它还以其强大的在线社区而闻名在线社区提供支持、教育、互动和项目。Python 还有很大的潜力成为生产基于网络的分析产品和数据科学的通用语言。 SL通常是数据科学家所需的技能，用于完成各种功能，包括从数据库中添加、删除或提取信息。SQL还具有执行分析任务的能力。通过平台精准的指令，用户可以更加快捷地进行查询。 由于当今世界数据库的普及，数据专业人员至少应该对 SQL 有基本的了解。对数据库专家的需求不断增长，因此您甚至可以专门从事 SQL 开发。