數據科學從業者課程

什麼是數據科學？

在數據科學領域，通過數據分析解決問題和回答問題是標準做法。通常，數據科學家構建一個模型來預測結果或發現潛在的模式，目的是獲得更好的見解。

組織可以結合這些見解來採取行動並改善未來的結果。有許多快速發展的技術可以説明分析數據和構建模型。在極短的時間內，從桌面到託管具有大量數據的大規模並行倉庫取得了快速進展;這樣一來，從關係資料庫中的資料庫內分析功能到非結構化大數據工具的轉變是顯而易見的。

對非結構化或半結構化數據的分析變得越來越重要，以將自然語言編寫的情緒和其他有用資訊整合到預測模型中;這通常會導致模型品質和準確性的顯著提高。

新興的分析方法旨在實現模型構建和應用步驟的自動化，使機器學習 （ML） 技術成為向現代數據科學邁進的必要發展。

成功的機器學習專案需要演算法 + 資料 + 團隊的結合，以及非常強大的計算基礎設施。

數據科學家躋身新興職位前三名

儘管數據科學作為一個領域已經存在了幾十年，但在過去五年中，人工智慧 （AI） 在商業中的快速增長產生了對數據科學家的需求，遠遠超過了訓練有素的專業人員。如今，63%的高管認為缺乏人才是採用人工智慧技術的主要障礙[1]。這種人才缺口對於有抱負的專業人士來說是一個機會，對於在市場上尋求競爭優勢的公司來說也是一個挑戰。

根據LinkedIn新興工作報告[2]，2020年，數據科學家連續三年位居「新興工作」榜首，預計每年增長37%。這是一個在所有行業中繼續顯著增長的專業，這歸因於以前現有工作的演變以及學術研究中對數據的日益重視。

數據科學家需要哪些技能才能取得成功？

數據科學是一套跨學科的技能，位於統計學、計算機程式設計和領域專業知識的交叉點。它包括三個不同且重疊的區域：

• 統計，用於建模和匯總數據集
• 計算機科學，設計和使用演算法來存儲、處理和可視化數據
• 領域專業知識，這是制定正確問題並將答案置於上下文中所必需的
• 其他經常錯過的技能是：
  1. 領導
  2. 團隊合作
  3. 通信