无极四注册《Q2347660 》HyperionDev最近宣布推出令人兴奋的新数据科学训练营(new Data Science Bootcamp)，这是一个为期3-6个月的在线课程，为有抱负的数据科学家提供他们获得第一份数据科学工作所需的资金。

数据科学工作利润丰厚，无极4需求量很大。这是一条职业道路，可以打开许多令人兴奋的机会，同时仍然给你一个非常稳定的收入和增长的空间。这听起来像是梦想成真了——但是它真的适合你吗?

为了确保你适合从事数据科学的职业，你需要对三个关键元素感兴趣(并很好地理解):编程、数学和机器学习。

编程

您需要有良好的编程基础才能处理数据，并且必须能够熟练使用至少一种流行的编程语言编写代码。Python是一个很好的起点，hyperondev数据科学训练营将为您介绍如何使用Python提供坚实的基础。

它还有助于熟悉更广泛使用的数据科学图书馆和在线可用的软件包。

一旦您很好地掌握了编程，无极四荣耀招商您还需要很好地理解统计和其他数学概念，以帮助您解释数据。这将我们引向成为数据科学家的下一个关键因素。

数学

数据分析师广泛地与数字打交道，这意味着要想在这个领域取得成功，有一个坚实的数学基础是很重要的。

以下是一些你需要如何将数学应用到数据科学工作中的例子:

将现实世界的问题转化为数学表达式

利用代数表达式来解方程

在图形上显示不同类型的功能

理解函数图和函数方程之间的关系

首先，建议你具备大学水平的代数知识。为了更进一步，开始研究多变量微积分和线性代数。这些将帮助你掌握我们三个关键组件中的下一个。

机器学习

机器学习让数据科学家能够依靠人工智能，根据大量数据做出预测。作为一个有抱负的数据科学家，了解三种主要的机器学习类型是很重要的:有监督的、无监督的和强化学习。

你对数学的理解也与此相关;机器学习是基于统计学，多变量微积分和线性代数的基础。

数据科学家的基础和高级主题

为了建立数据科学职业所需的足够的数学、机器学习和编程知识，以下是您需要涵盖的基本主题。

基本主题:

面向对象编程:将你的代码结构成面向对象的设计模式，这样它就可以很容易地重用、测试和共享。

调试:学习如何识别和修复代码中的问题。

统计学:应用正确的统计检验来解释数据和比较不同类型的数据。

概率:确定事件发生的可能性，帮助您对数据得出准确的结论。

高级的主题:

数据结构:在某些情况下，无极4注册登录网址某些数据结构比其他的更好;理解不同的结构将帮助您选择最有效的结构并优化您的编程。

算法:如果你知道在哪种情况下应用哪种算法，你可以更快更有效地得到结果。

软件设计模式:一旦您熟悉了软件设计模式，您就可以轻松地创建健壮的、可重用的代码。

多变量微积分/线性代数:这些高级数学技能将帮助你理解机器学习如何工作。

从哪里开始呢?

如果你不确定你的第一步应该是什么，我们建议你参加定于2月5日开始的下一次数据科学训练营。

课程涵盖了许多基本的编程、数学和机器学习主题:

Python编程入门

面向对象的编程和函数

自然语言处理

存储和查询关系数据

数据探索、分析和可视化

机器学习和人工智能基础

在完成课程后，您还将获得训练营后的支持，包括帮助您更新简历和为您的第一次数据科学工作面试做准备。