新，但大多数公司还是转向使用 Python 进行模型构建，因为它可读性高且复杂度较低。Python 中有很多优秀的软件包，例如 Scikit Learn，它们让数据科学家的工作变得非常轻松。
除了上述几点之外，数据科学招聘中还有一些基本要求在明年仍然适用，例如：
可视化：对于数据科学家来说，以最合适的格式可视化数据是关键，如果你不能将你的见解很好地可视化，那么它对商业人士来说就很难成功。
制定问题：业务问题很模糊，例如，您的首席执行官可能会走进一个房间并说“我想让我的客户满意，因为口碑是最好的
营销工具，请帮助我实现这一点”作为数据科学家，您应该能够将业务声明转换为数据科学问题。
4. 印度政府NITI Aayog数据分析部门负责人Avik Sarkar
近年来，数据科学和人工智能日益受到重视，人们对此也产生了浓厚的兴趣，这促使大量年轻人和经验丰富的专业人士渴望掌握这些新兴技术。与此同时，大量现有和新兴机构纷纷开设相关课程，以满足这一需求。
我曾直接参与多家咨询机构开发这些课程内容，并曾在不同机构教授这些课程，我发现这些课程的内容有很多共通之处。这些课程通常从一些数学/统计学的基础知识开始，然后是动手实践的可视化，进而延伸到预测和人工智能方面。
这些课程通常涵盖一些特定领域的分析，如销售分析、人力资源分析、营销分析、财务分析等。所有参加这些课程或学习数据科学的专业人士都希望称自己为数据科学家，那么他们最终会在下一份工作中从事类似的活动吗？
这些课程确实为参加课程的候选人提供了数据科学领域的广泛概述，但这些广泛的信息是否有助于这些候选人获得数据科学工作？现 手机号数据库列表 在，我根据行业招聘的常规情况，分析了数据科学专业人员需要定期履行的三大职责，并强调了他们获得数据科学工作所需掌握的关键技能。(i) 数据科学开发人员（算法）：
一些行业要求数据科学算法和 入站线索：它们是什么？你需要知道的一切 技术必须满足其特定需求，或者需要嵌入到代码中以提高效率和性能。在这种情况下，算法实时运行，为情报机构或寻求在其领域应用新算法的研究公司提供情报。
在这里，使用现成的库或算法通常是不够的，人们需要为整个算法编写代码。这确实需要对底层数学/统计学有透彻而深入的 WhatsApp 号码理解，以及超乎寻常的编程技能，以便在开发算法时对数学结构进行编码。这些人可能会与领域专家紧密合作，但仍然需要对底层领域和数据动态有相当的理解。（二）数据科学工程师：