以及分支統計技術模型和演演演算法的知識為

asadul237

了促進您的職業生涯和專案您可以按照我在“分析您的資料計劃中的方法進行操作。—我希望您喜歡這三篇文章的系列以及我與您分享的示例以幫助您更好地瞭解如何學習和應用資料科學來促進您作為專業人士的職業生涯。個大大的擁抱我們繼續前進想了解通過資料重點關注什麼來提升您的職業生涯嗎我知道你的時間不多並且想要快速行動。因此這是本系列的第二篇文章。在本文中您將學習如何儘快獲得結果避免最常見的不良做法。大膽試試吧第一個不好的做法是什麼如何通過您要克服的學習步驟來克服它如果你真的想在職業生涯中取得進步並進入資料科學領域最重要的是不要變得不耐煩。

急於準備好要呈現的結果。準備成為一名資料科學家的不耐煩。現在就迫不及待地想要充分利用資料的潛力所有這些都會阻礙你前進阻礙你提升你的職業生涯接受新的挑戰或 突尼西亞移動的電話數字 者對你的專案充滿動力和活力。最重要的是學習的路徑。享受它並一步步前進。每項技能都需要練習。或者更確切地說明智的練習。智慧實踐基於幾個步驟最常見的是錯過應用和學習的一個基本步驟資料探索為了幫助您我定義了學習步驟創新者–有改進和研究的想法但您不知道如何通過資料來實現資料分析師–學習清理和描述資料以回答問題的技術。但它無法提供統計答案或發現資料中隱藏的模式。研究人員——能夠用統計模型回答問題並給出統計答案。




以預測、識別模式等的工具。資料科學家——能夠通過描述技術、模型和演演演算法解決問題。您可以建立預測工具來建立工具並解決問題這四個階段定義了處理資料的能力。您最認同哪一位去你想去的地方嗎無論答案是什麼這並不是為了訓練而訓練。如果沒有請遵循一些指導方針和步驟重點關注實踐和取得成果。下面我們繼續使用本文中看到的示例來說明如何逐步完成您的專案。示例第部分–不良做法以及如何避免它們以高效、快速地獲得結果在本視訊中我想解釋如何快速獲得結果而無需專注於複雜的數學技術而不會因為您現在就想要結果而感到絕望。你會發現它與你在上一點中看到的學習步驟密切相關。這也是第一個視訊的延續。