想从事数据行业？你必需把握这个最焦点的手艺

功效表白，相对付2017年上半年，R、Hadoop、Java、SAS及MatLab此刻的需求略微降落，而对Tableau的需求则在上升。加上KDnuggets开拓者观测这类的帮助性功效，我想这就是我预期的结论。R、Hadoop、Java和SAS均泛起出多年的降落趋势，而则表现出明明的上升势头。

提议

基于这些说明的功效，以下是对当前和想要成为数据科学家的人提供的晋升自我代价的提议。

• 证明你可以举办数据说明而且专注呆板进修，要变得很是善于。

  对你的雷同手艺举办投资。我提议去读读《Made to Stick（让创意更有粘性）》这本书来让你的设法发生更大影响。另外还可以用Hemmingway Editor这款app改造写作的清楚性。

  把握一种深度进修框架。能干一种深度进修框架在能干呆板进修中占有了越来越大的部门。深度进修框架在行使环境、风行度等方面的比拟环境可以看我的这篇文章。

  假如你要走进修Python和R说话之间做选择的话，选Python。假如你对Python不伤风，那就选择R。假如你也懂R的话在市场上必然会越发抢手。

  当店主探求懂Python手艺的数据科学家时，他们也许也会预期应征者相识常见的python数据库库：numpy、pandas、scikit-learn以及matplotlib等。假如你想进修这里提到的器材的话，我提议你看看以下这些资源：

  • DataCamp及DataQuest——均为订价公道的在线SaaS数据科学教诲产物，可以一边编码一边进修。这两个都教多少的技能器材。

    Data School上面有各类资源，个中就包罗了一套很好的YouTube视频，内里表明白数据科学的观念。

    McKinney的《Python for Data Analysis》。这本书是pandas库的首要作者写的，聚焦的是pandas，同时也接头了python基本、numpy以及scikit-learn的数据科学成果。

    Müller & Guido的《Introduction to Machine Leaning with Python》。Müller是scikit-learn的首要维护者之一。这本书很是优越，是学惯用scikit-learn做呆板进修的好读物。

    假如你寻求去进修深度进修的话，我提议先从Keras可能FastAI开始，然后再转到TensorFlow可能PyTorch。Chollet的《Deep Learning with Python》是进修Keras的好资源。

    除了这些保举以外，我还提议你进修本身感乐趣的对象，尽量在抉择怎样分派进修时刻方面显然有许多思量身分。

    LinkedIn

    假如你要通过在线派别找数据科学家岗亭的话，我提议你从LinkedIn开始——这个处所老是有最多的功效。

    假如你在求职网站上寻谋事变可能地位的话，要害字很重要。每个网站搜“数据科学”返回的功效数险些是“数据科学家”的3倍。但假如你要找的就是数据科学家的事变的话，最好照旧搜刮“数据科学家”。

    无论你去那边找，我提议你要建造一份在线作品集来证明你善于很多亟需的手艺。我也提议你在LinkedIn档案上展示你的手艺。

    原文链接：http://towardsdatascience.com/the-most-in-demand-skills-for-data-scientists-4a4a8db896db

    编译组出品。编辑：郝鹏程。

    （编辑：湖南网）

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