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R语言比SAS统计分析软件更少被提及

日期:2019-03-14 18:59

  如果你是一名数据科学工作的求职者,那么你肯定想知道有什么书写技能更能够得到面试机会。如果你想进入这个领域,并可能已多次抓耳挠腮,知道本文提到的这些技巧,可以使自己成为一个有吸引力的候选人。

  曾经有人争论Python语言或R语言哪个是数据科学的首选语言。显然,市场需求告诉我们目前Python语言占主导地位。同样值得注意的是,R语言比SAS统计分析软件更少被提及。因此,如果你正考虑进入数据科学领域,请重点学习Python语言。 SQL数据库语言(也可能是数据),是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性,其他语言也扮演着重要角色。

  Python作为机器学习的实际语言,毫无疑问地成为机器学习工程师的最高级语言。由于需要从头开始执行算法,并在大数据环境中部署机器学习模型,因此C ++和Scala等相关语言也很重要。总的来说,与另外两种语言相比,Python语言的需求更加广泛。

  数据工程师总是在处理数据库,而SQL是数据库语言,所以SQL属于高级语言。 Python很重要,但仍比不上Scala和Java,因为这些语言可以帮助数据工程师处理大数据。

  总而言之,数据工程师的主要语言是:SQL,Scala,Java,Python和Lua。

  有趣的是,经调查我们发现,Scala可以排到第二或第三。 所以我们可以说数据科学中的前三种主要语言是Python,SQL和Scala。 如果你想学习其中一门新语言,请学习Scala!

  仅就数据工程师而言,Hadoop比Spark提及的更多,但总体而言,Spark绝对是应该首先学习的大数据框架。Cassandra对工程师而言比科学家更重要,而Storm似乎只与数据工程师相关。

  总之,数据科学的主要大数据技术是:Spark,Hadoop,Kafka,Hive。

  数据工程师职位帖子中几乎没有提到深度学习框架,因此该职位似乎不需要深度学习框架。 经常提及深度学习框架的是机器学习工程师一职,表明机器学习工程师确实经常处理机器学习建模,而不仅仅是模型部署。此外,TensorFlow在深度学习领域占据绝对主导地位。 尽管Keras作为高级深度学习框架在数据科学家中非常受欢迎,但它几乎与机器学习工程师本身无关,由此表明机器学习从业者大多使用较低级别的框架,如TensorFlow。

  对于一般的数据科学家来说,自然语言处理是最大的机器学习应用领域,其次是计算机视觉、语音识别,欺诈检测和推荐系统。有趣的是,对于机器学习工程师来说,最大的需求源于计算机视觉,而自然语言处理排在第二。另一方面,数据工程师再次成为聚光灯下的专家,尽管这些机器学习应用领域中没有一个与他们相关。

  深度解说:如果你想成为数据科学家,可以选择构建各种类型的项目,再根据想要进入的领域展示专业知识,但对于机器学习工程师来说,计算机视觉是最佳的选择!

  数据科学家最需要可视化工具,数据工程师和机器学习工程师则很少提及可视化工具。 但Tableau是这些从业人员的首选可视化工具。对于数据科学家来说,Shiny,Matplotlib,ggplot和Seaborn几乎同样重要。

  接下来,我们使用词云来探索每个职位最常用的关键词,并结合相应技能为所有数据科学打造理想简历!

  数据科学家一直被视为一个需要统计、分析,机器学习和商业知识的全方位职业。至今仍然如此,或者至少对于数据科学家仍存在各种需求。但现在看来,数据科学家们更多地关注机器学习而非其他事务。

  其他主要需求包括:业务、管理、通信、研究、开发、分析、产品、技术、统计、算法、模型,客户和计算机科学。

  与一般的数据科学家相比,机器学习工程师有一个更为集中的领域,包括研究,设计和工程。显然,解决方案、产品,软件和系统是主要的主题。除此之外,还有研究、算法、人工智能,深度学习和计算机视觉。有趣的是,诸如商业、管理、客户和沟通等术语似乎也很重要。北京赛车投注这可以在项目的更新迭代中进一步研究。另一方面,流水线和平台也脱颖而出,证实了机器学习工程师应对构建数据流水线和部署机器学习系统应履行的责任。

  与机器学习工程师相比,数据工程师拥有更加专业的职位需求。其重点是通过设计和开发流水线来支持产品、系统和解决方案。主要要求包括技术技能、数据库的构建与测试,环境和质量。同时,机器学习也很重要,因为流水线主要是用于支持机器学习模型的部署数据需求而构建的。