干货！数据科学 top10 清单（工具、技术、应用……） | 雷峰网-米乐m6平台

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翻译：雷锋字幕组（）

毫无疑问，数据科学是21世纪“最吸引人”的职业道路，由具有强烈求知欲和技术专长的人组成，他们能够从海量数据中挖掘出有价值的见解。这可以帮助企业通过提高生产力，挖掘洞见来更好地制定决策和获取利润来增加价值，仅举几例。

数据科学家的成长之路充满曲折，但在其中不断会塑造你。然而，真正塑造你的不是这些曲折，而是你如何面对这些挫折。在开始一段旅程之前，或者在成为一名成功的数据科学家的旅程中，通过预先了解正确的工具，可以避免或减少许多棘手的问题。

本文为您提供了所需的关键信息，这样您就可以有效地利用时间，灵活地探索数据科学的职业道路，帮助您找到穿越数据科学迷宫的方法。  

1. analytics vidhya

2. kaggle

3. coursera

4. udacity

5. datacamp

6. edx

7. udemy

8. kdnuggets

9. r-bloggers

10. khan academy

1. 概率和统计

2. 线性代数

3. python编程

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8. spark

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1. 线性回归算法

2. 逻辑回归算法

3. k均值聚类

4. pca主成分分析法

5. 支持向量机

6. 决策树

7. 随机森林

8. 梯度提升机

9. 贝叶斯分类器

10. 人工神经网络

1. 数据科学家

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3. 分析师

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5. 机器学习工程师

6. 数据工程师

7. 数据分析经理  
   

8. tableau开发者

9. 研究员

10. bi分析师

1. bernard marr

2. dj patil

3. francesca lazzeri, phd

4. carla gentry

5. dennis r. mortensen

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10. nabih ibrahim bawazir

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1. kaggle

2. uci machine learning repository

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最后祝你在想要成为顶尖的数据科学专家的旅途中好运。没有什么是不可能的，相信它！  

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