获得此认证，您就可以担任数据架构师、商业智能专业人员、数据科学家和统计学家等多种工作角色。
事实上，能够理解哪些方法有效，哪些无效。 7.学习Python以及如何使用机器学习库你无需成为编程天才就能在机器学习领域取得成功。为了顺利开启机器学习之旅，从一开始就选择合适的编程语言至关重要，因为这将决定你的未来。你必须进行战略性思考，并正确确定优先级。根据加拿大在线平台 Towards Data Science 的说法，掌握一门编码语言对于在机器学习领域建立职业生涯来说已经足够了，而 Python 是初学者的完美选择。它是一种简约而直观 在窗口加载时执行脚本的语言，具有全功能库线（也称为框架），可显著减少获得第一批结果所需的时间。 学习编程语言后，你可以 法国号码深入研究机器学习库。许多数据科学家推荐 Scikit-learn 和 TensorFlow 作为热门选择。 8.参加在线课程或参加数据科学训练营。你的目标应该是尽可能地拓宽你的机器学习相关技能。有些人通过该领域的各种大规模开放在线课程获得了机器学习方面的工作。为了提升你的前景和机会，你需要更进一步。学习数据科学专业，您也可以获得该特定领域的广泛知识。
6.行业知识
零售、物流、技术、制造、金融、IT 等多个垂直行业都需要数据科学家。
在每个领域，数据科学专业人员都承担着不同的工作角色，并以不同的方式进行分析。这种区别通常需要获得最佳的数据科学认证才能实现。
您毫不犹豫地了解如何在不同的行业中执行单独的分析。
数据科学认证方法
大多数学生会选择以下三种类 型中的团队发展阶段通常伴随着参与型的认证之一：校内学习、课堂学习或在线学习。所有平台都有各自的优缺点。
让我们看看这些是什么：
1. 校园学习
校园学习通常指的是大学学 特殊数据库 习。在这里，你必须履行学生的其他一些责任。许多人认为这是最好的方法，但我们认为校园数据科学认证存在一些缺点。
(i) 由于其他学生在场，因此缺乏对学生的个别关注。
（二）学习时间固定，缺乏可行性和便利性。
(iii) 缺乏时间灵活性，因为您必须在规定的时间内完成课程。
(iv) 完成课程的费用昂贵。
2.课堂学习
课堂学习包括由各种供应商和行业领导者提供的线下学习课程。这些数据科学在线认证课程有指定的时间段、固定的学习结构，并配备经验丰富的教师。
然而，其缺点与校园学习有些相似。
学生得不到老师的个人关注，时间限制可能会妨碍已经工作、实习或攻读其他课程的人的日程安排。
3.在线学习
数据科学在线认证是我们迄今为止发现的最佳学习形式。
由于时间灵活、课程经济实惠，许多专业人士和学生更喜欢在线课程。
- （i）时间方便，您可以随时学习。
- (ii) 与校园和课堂 手机号码列表学习相比具有成本效益。
- （三）根据学生的要求提供个别关注。
- （四）针对未来学习和成长提供定制指导。
- （五）延长课程完成时间。例如，许多数据科学认证课程的固定时间可能是1年或2年。但是，对于无法在规定时间内完成的学生，他们会提供延期。