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MySQL。一個開源的關係資料庫系統。 PostgreSQL。它提供了多版本併發控制等高階功能。 MongoDB。流行的 NoSQL 資料庫。 入門資源 資料庫設計課程 SQL簡介課程 教程 SQL 資料庫概述 PostgreSQL 初學者指南 資料科學領域最好的工作 資料科學是一個非常廣泛的領域，有許多專門的角色，每個角色都有自己的職責、技能要求和薪資期望。以下是資料科學領域最受歡迎的一些工作：
資料分析師 資料分析師在解釋組織資料方面發揮著至關重要的作用。他們擁有數學和統計分析方面的專業知識，使他們能夠將複雜的資料集轉化為推動業務決策的可行見解。使用資料視覺化工具，他們可以有效地將他們的發現傳達給技術和非技術利益相關者。
資料分析師深入研究資料並提供報告和視覺化以揭示隱藏的見解。儘管他們不一定參與高階演算法的開發，但他們使用許多工具來理解資料。您的職責可能還包括 SQL 查詢、資料清理和資料管理。在另一篇文章中閱讀有關如何成為資料分析師的更多資訊。
關鍵技能：
熟練掌握 SQL、Python 或 R 紮實的統計分析知識 能夠建立引人注目的資料視覺化和報告 精通資料清理和管理 有效的溝通技巧 必備工具：
SQL用於資料庫查詢 用於資料操作的程式語言，例如Python或R Tableau 或 PowerBI 等資料視覺化工具 電子表格工具，例如 MS Excel 或 Google Sheets SPSS或SAS等統計軟體 資料科學家 資料科學家深入挖掘組織的資料，以提取和傳達有意義的見解。他們對機器學習工作流程以及如何將其應用到現實世界的業務應用程式有深入的瞭解。資料科學家主要使用編碼工具，進行廣泛的分析，並經常使用大資料工具。
資料科學家就像資料領域的偵探。他們負責挖掘和解釋大型資料來源、管理大型資料集以及通過合併資料點來識別趨勢。他們利用分析、統計和程式設計技能，收集、分析和解釋大量資料集。這些見解推動了資料驅動解決方案的開發，以解決複雜的業務問題，通常涉及建立機器學習演算法以生成新的見解、自動化流程或為客戶提供更大的價值。
我們有一份關於如何成為資料科學家的全面指南，其中概述了開始擔任此角色所需採取的一些關鍵步驟。
關鍵技能：
精通 Python、R 和 SQL 瞭解機器學習和人工智慧的概念 熟練掌握統計分析、定量分析和預測建模 能夠有效地視覺化和報告資料 有效的溝通和表達技巧 必備工具：
Pandas 和 NumPy 等資料分析工具 Scikit-Learn 等機器學習庫 Matplotlib 和 Tableau 等資料視覺化工具 Airflow 和 Spark 等大資料框架
工具：
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發表於 2025-1-15 17:46:17