Kaggle Master 与心脏病发作预测 Kaggle 项目
Kaggle 是机器学习和数据科学社区。通过真正的机器学习 Kaggle 项目成为 Kaggle 大师
讲师：Oak Academy
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你将学到什么
- Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是数据科学家和机器学习从业者的在线社区。
- Kaggle 是一个数据科学家可以参与机器学习挑战的平台。这些挑战可以是任何事物，从预测房价到检测
- 机器学习描述了使用根据真实世界数据训练的模型进行预测的系统。
- 机器学习不仅适用于预测短信或智能手机语音识别。机器学习不断被应用到新的行业和新的领域
- 数据科学包括准备、分析和处理数据。它借鉴了许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新的算法而进步
- 数据科学应用是全球许多行业所需的技能，包括金融、交通、教育、制造、人力资源
- 数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。
- 数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中隐藏的模式，以揭示实际问题。
- 什么是卡格尔？
- Kaggle 注册及会员登录流程
- 了解 Kaggle 主页
- Kaggle 上的竞赛
- Kaggle 上的数据集
- 检查 Kaggle 中的代码部分
- Kaggle 上的讨论是什么？
- 卡格尔课程
- Kaggle 用户排名
- 博客和文档部分
- Kaggle 上的用户页面评论
- Kaggle 中的宝藏
- 在 Kaggle 上发布笔记本
- 应该怎样做才能在 Kaggle 中取得成功？
- 项目的第一步
- 项目中使用的笔记本设计
- 检查项目主题
- 识别数据集中的变量
- 所需的 Python 库
- 加载数据集
- 对数据集的初步分析
- 检查缺失值
- 检查独特的价值观
- 分离变量（数字或分类）
- 检查变量的统计数据
- 数值变量（使用 Distplot 分析）
- 类别变量（饼图分析）
- 根据分析结果检查缺失数据
- 数值变量 – 目标变量（使用 FacetGrid 分析）
- 类别变量 – 目标变量（计数图分析）
- 检查数值变量本身（配对图分析）
- 使用鲁棒缩放器方法进行特征缩放以实现新的可视化
- 使用 Melt() 函数创建新的 DataFrame
- 数值 – 分类变量（群图分析）
- 数值 – 分类变量（箱线图分析）
- 变量之间的关系（热图分析）
- 删除相关性较低的列
- 可视化异常值
- 处理异常值
- 确定数值变量的分布
- 非对称数据的转换操作
- 将一种热编码方法应用于分类变量
- 使用机器学习算法的鲁棒缩放器方法进行特征缩放
- 将数据分为测试集和训练集
- 逻辑回归
- 逻辑回归算法的交叉验证
- Logistic 回归算法的 Roc 曲线和曲线下面积 (AUC)
- Logistic 回归算法的超参数优化（使用 GridSearchCV）
- 决策树算法
- 支持向量机算法
- 随机森林算法
- 随机森林算法的超参数优化（使用 GridSearchCV）
- 项目总结与分享
要求
- 想要了解 Kaggle
- 按顺序完整观看课程视频
- 网络连接。
- 任何可以观看课程的设备，例如手机、电脑或平板电脑。
- 学习决心和耐心。
- 终身访问、课程更新、新内容，随时随地在任何设备上
- 没有其他的！只需您、您的计算机和您今天就开始的雄心壮志
- 渴望使用 Kaggle 改进数据科学、机器学习、Python 组合
- 课程期间使用的免费软件和工具
描述
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你好呀，
欢迎来到“Kaggle Masterclass with Hearth Attack Prediction Project ”课程。
Kaggle 是机器学习和数据科学社区。通过 Kaggle 中的 Hearth Attack 预测项目提升您的简历
Kaggle是 Google LLC 的子公司，是数据科学家和机器学习从业者的在线社区。 Kaggle 允许用户查找和发布数据集，在基于网络的数据科学环境中探索和构建模型，与其他数据科学家和机器学习工程师合作，并参加竞赛以解决数据科学挑战。
Kaggle提供了一个无需设置、可定制的 Jupyter Notebooks 环境。访问免费的 GPU 以及社区发布的庞大数据和代码存储库。
Kaggle 是一个数据科学家可以参与机器学习挑战的平台。这些挑战可以是从预测房价到检测癌细胞的任何挑战。 Kaggle 拥有庞大的数据科学家社区，他们总是愿意帮助其他人解决数据科学问题。除了竞赛之外，Kaggle 还提供许多教程和资源，可以帮助您开始机器学习。
机器学习不仅适用于预测短信或智能手机语音识别。机器学习不断应用于新行业、新问题。无论您是营销人员、视频游戏设计师还是程序员，Oak Academy 都有一门课程可以帮助您将机器学习应用到您的工作中。很难想象我们的生活没有机器学习。预测短信、电子邮件过滤以及虚拟个人助理（例如亚马逊的 Alexa 和 iPhone 的 Siri）都是基于机器学习算法和数学模型的技术。
机器学习描述了使用根据真实世界数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们想要构建一个可以识别图片中是否有猫的系统。我们首先组装许多图片来训练我们的机器学习模型。在这个训练阶段，我们将图片以及它们是否包含猫的信息输入到模型中。在训练时，模型会学习图像中与猫最密切相关的模式。然后，该模型可以使用训练期间学到的模式来预测其输入的新图像是否包含猫。在这个特定的例子中，我们可能使用神经网络来学习这些模式，但机器学习可以比这简单得多。
机器学习课程教您预测文本、虚拟助理和人工智能背后的技术和概念。您可以培养所需的基础技能，以通过 Python 和 R 编程语言构建神经网络和创建更复杂的函数。机器学习培训可帮助您领先于该领域的新趋势、技术和应用。
我们拥有比以往更多的数据。但仅靠数据并不能告诉我们很多关于我们周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。数据科学致力于寻找数据中的模式并使用这些模式来预测未来的数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式并预测趋势。数据科学包括准备、分析和处理数据。它借鉴了许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新算法来分析数据和验证当前方法而取得进步。
数据科学应用是全球许多行业所需的技能，包括金融、交通、教育、制造、人力资源和银行业。探索 Python、统计学、机器学习等数据科学课程，以增长您的知识。如果您热衷于研究、统计和分析，请接受数据科学培训。
如果您是一名有抱负的数据科学家，Kaggle 是最好的入门方式。许多公司都会向那些在竞争中排名靠前的人提供offer。事实上，如果你能达到 Kaggle 的高排名之一，Kaggle 可能会成为你的全职工作。
在 Kaggle 中，您将找到完成数据科学工作所需的所有代码和数据。使用超过 50,000 个公共数据集和 400,000 个公共笔记本立即完成任何分析。
您知道在任何平台上都没有关于 Kaggle 的如此详细的课程吗？
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那么，为什么数据科学是一个如此重要的领域呢？我们一起来看看吧。
从政府安全到约会应用程序，几乎每个领域都需要数据科学专家。数以百万计的企业和政府部门依靠大数据来取得成功并更好地为客户服务。因此，数据科学职业的需求量很大。
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我们为您设计了“Kaggle – 获得最佳数据科学、机器学习简介”一门超级课程，以提高您在数据科学方面的简历。
在课程中，您将详细学习每一章。通过本课程，您将逐步了解 Kaggle 平台。
本课程适合所有人！
我的“Kaggle 大师班与 Hearth 攻击预测项目”适合所有人！如果您以前没有任何经验，也没有问题！本课程经过专业设计，可以教授从初学者到专业人士（作为复习）的每个人。
你会学到什么？
在本课程中，我们将从“Kaggle”的开头开始，通过示例一直到结束。
在课程中，您将看到以下主题：
- 什么是卡格尔？
- Kaggle 注册及会员登录流程
- 了解 Kaggle 主页
- Kaggle 上的竞赛
- Kaggle 上的数据集
- 检查 Kaggle 中的代码部分
- Kaggle 上的讨论是什么？
- 卡格尔课程
- Kaggle 用户排名
- 博客和文档部分
- Kaggle 上的用户页面评论
- Kaggle 中的宝藏
- 在 Kaggle 上发布笔记本
- 应该怎样做才能在 Kaggle 中取得成功？
- 识别数据集中的变量
- 所需的 Python 库
- 加载数据集
- 对数据集的初步分析
- 检查缺失值
- 检查独特的价值观
- 分离变量（数字或分类）
- 检查变量的统计数据
- 数值变量（使用 Distplot 分析）
- 类别变量（饼图分析）
- 根据分析结果检查缺失数据
- 数字变量 – 目标变量
- 检查数值变量本身
- 使用鲁棒缩放器方法进行特征缩放
- 使用 Melt() 函数创建新的 DataFrame
- 数值 – 分类变量
- 建模项目准备
- 建模项目
- 项目分享
卡格尔酒店常见问题及解答
什么是卡格尔？
Kaggle 是 Google LLC 的子公司，是数据科学家和机器学习从业者的在线社区。
Kaggle 提供了一个无需设置、可定制的 Jupyter Notebooks 环境。访问免费的 GPU 以及社区发布的庞大数据和代码存储库。
Kaggle 是一个数据科学家可以参与机器学习挑战的平台。这些挑战可以是从预测房价到检测癌细胞的任何挑战。 Kaggle 拥有庞大的数据科学家社区，他们总是愿意帮助其他人解决数据科学问题。除了竞赛之外，Kaggle 还提供许多教程和资源，可以帮助您开始机器学习。
如果您是一名有抱负的数据科学家，Kaggle 是最好的入门方式。许多公司都会向那些在竞争中排名靠前的人提供offer。事实上，如果你能达到 Kaggle 的高排名之一，Kaggle 可能会成为你的全职工作。
什么是机器学习？
机器学习描述了使用根据真实世界数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们想要构建一个可以识别图片中是否有猫的系统。我们首先组装许多图片来训练我们的机器学习模型。在这个训练阶段，我们将图片以及它们是否包含猫的信息输入到模型中。在训练时，模型会学习图像中与猫最密切相关的模式。然后，该模型可以使用训练期间学到的模式来预测其输入的新图像是否包含猫。在这个特定的例子中，我们可能使用神经网络来学习这些模式，但机器学习可以比这简单得多。即使将一条线拟合到一组观察到的数据点，并使用该线做出新的预测，也算作机器学习模型。
什么是数据科学？
我们拥有比以往更多的数据。但仅靠数据并不能告诉我们很多关于我们周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于它注重预测。数据科学致力于寻找数据中的模式并使用这些模式来预测未来的数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式并预测趋势。数据科学包括准备、分析和处理数据。它借鉴了许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新算法来分析数据和验证当前方法而取得进步。
Kaggle 是用来做什么的？
Kaggle 是一个分享想法、获得灵感、与其他数据科学家竞争、学习新信息和编码技巧以及查看现实世界数据科学应用的各种示例的网站。
Kaggle 可以免费使用吗？
Kaggle 需要付费吗？ Kaggle 服务可能免费提供，或者我们可能会收取使用服务的费用。
Kaggle 的典型用例有哪些？
Kaggle 最适合拥有他们认为需要分析的数据的企业。 Kaggle 最显着的好处是，这些公司可以轻松找到知道如何处理其数据的人，这使得解决问题比他们自己试图找出系统问题要容易得多。
Kaggle 上有哪些热门比赛？
Kaggle 上有许多不同类型的比赛。您可以参加各种竞赛，从预测显微镜图像中的癌细胞到分析卫星图像以了解任何一天的变化。
示例包括：
- 根据马力和行驶距离等特征预测汽车价格
- 按州预测投票模式
- 分析卫星图像，了解哪些国家森林砍伐最严重
Kaggle 适合初学者吗？
尽管 Kaggle 和典型的数据科学之间存在差异，但Kaggle 对于初学者来说仍然是一个很好的学习工具。每场比赛都是独立的。您无需确定自己的项目范围并收集数据，这样您就可以专注于其他技能。
Kaggle 是如何工作的？
Kaggle 上的每场比赛都有一个与之相关的数据集以及您必须达到的目标（即预测房价或检测癌细胞）。您可以尽可能频繁地访问数据并构建预测模型。不过，一旦您提交了解决方案，您就无法使用它来进行未来的提交。
这确保了每个人在相互竞争时都从同一点出发，因此那些拥有更多计算能力的人在尝试解决问题时并没有获得任何优势。
比赛根据其复杂程度、持续时间、是否涉及奖金等分为不同类别，因此不同经验水平的用户可以在同一竞技场中相互竞争。
在 Kaggle 上竞争需要什么类型的技能？
如果您想参加比赛，您应该熟悉数据分析和机器学习。
数据科学是一个非常广泛的术语，可以通过多种方式解释，具体取决于您与谁交谈。但假设我们正在专门讨论竞争性数据科学，就像您在 Kaggle 上看到的那样。在这种情况下，关键在于解决问题或从数据中获得见解。
它不一定涉及机器学习，但您需要了解机器学习的基础知识才能开始。也没有编码先决条件，但我建议您事先拥有一些 Python 或 R 编程经验。
话虽这么说，如果您对竞争性数据科学感兴趣并且想立即开始，我们在 Duomly 上有一门课程！
如何参加 Kaggle 竞赛？
参加比赛的注册过程非常简单：大多数比赛要求参赛者在每次挑战结束时提交符合特定标准的代码。然而，有时他们可能希望竞争对手解释他们使用的算法或提供有关事物如何工作的信息。
我可以考虑解决哪些 Kaggle 竞赛？
假设您想解决他们的一项业务相关挑战。在这种情况下，您需要充分了解机器学习以及哪些模型适合某些类型的数据。假设您想参加他们的一场定制比赛。您需要具备计算机科学背景才能使用与问题相关的语言进行编码。
Kaggle 比赛如何赚钱？
Kaggle 上的许多公司都在寻找解决方案，因此每次比赛总会附带一个奖项。如果你的解决方案足够强大，你就可以赢得很多钱！
其中一些比赛只是为了娱乐或学习目的，但仍然向获胜者颁发现金或商品奖品。
我应该使用什么工具在 Kaggle 上竞争？
竞争对手每天依赖的最重要的工具是Python编程语言。超过 60% 的数据科学家都在使用它，因此它背后有一个非常大的社区。它也非常强大，并且有许多不同的软件包可用于数据操作、预处理、探索，以帮助您入门。
TensorFlow 是机器学习爱好者用来解决 Kaggle 竞赛的另一种流行工具。它允许快速建立模型原型以获得最佳结果。除了 Python 和 Tensorflow 之外，还使用了其他几种工具，例如 R（统计编程语言）、Git（版本控制）和 Bash（命令行界面）。不过，我还是让你自己研究一下！
使用 Kaggle 解决问题的主要好处是什么？
Kaggle 旨在为您提供成为世界级数据科学家所需的工具。它们使您可以实时访问真实数据，以便您可以练习解决与世界各地的公司面临的类似问题。
他们不断更新网站，以便您获得最新的学习内容。
初学者如何从使用 Kaggle 中受益？
Kaggle 为初学者提供了一种更多地了解机器学习的方法，并让他们无论身处何处都能利用自己的技能。
使用 Kaggle 可以让初学者了解行业动态，跟上趋势，并随着事物的变化成为工具专家。
它还为那些刚刚起步的人、想要学习特定概念的进修课程或需要入门帮助的人提供免费的培训材料。
谁会对使用 Kaggle 感兴趣？
由于有许多教程和数据集可供使用，机器学习爱好者会对 Kaggle 非常感兴趣。
这是一个了解更多关于机器学习、练习所学知识以及与其他数据科学家竞争的绝佳场所。这将帮助他们提高自己的手艺。
希望在工作中使用机器学习的数据分析师在选择工具来提高业务相关任务（例如预测销售数字或预测客户行为）的性能时可以参考 Kaggle。
此外，正在寻找第三方解决方案的企业可以从 Kaggle 提供所需服务的广泛公司列表中受益。
如果您需要机器学习服务，请随时联系我们。我们拥有一支专家团队，可以帮助您满足您的需求。
Kaggle 能为你找到工作吗？
虽然Kaggle可以为在机器学习或数据科学领域找到工作打开一扇大门，但它有一些缺点，使其只能成为招聘过程的一部分。这意味着您的工作申请不能仅取决于您的 Kaggle 个人资料
Kaggle 是一个软件吗？
Kaggle 是Google LLC 的子公司，是数据科学家和机器学习从业者的在线社区。
Kaggle 还流行吗？
这是一个很棒的生态系统，可以与其他数据科学家互动、联系和协作，构建令人惊叹的机器学习模型。多年来，Kaggle通过举办各种竞赛而广受欢迎，这些竞赛包括有趣的大脑锻炼和奖励金钱并对参与者进行排名的商业竞赛。
机器学习有什么用？
如今，机器学习几乎已应用于各个领域。其中包括医疗诊断、面部识别、天气预报、图像处理等。在模式识别、预测和分析至关重要的任何情况下，机器学习都可以发挥作用。当机器学习应用于新行业和新领域时，通常是一种颠覆性技术。机器学习工程师可以找到新的方法来应用机器学习技术来优化和自动化现有流程。有了正确的数据，您就可以使用机器学习技术来识别极其复杂的模式并产生高度准确的预测。
机器学习需要编码吗？
无需编码即可使用机器学习，但构建新系统通常需要代码。例如，亚马逊的 Rekognition 服务允许您通过网络浏览器上传图像，然后该浏览器会识别图像中的对象。这使用预先训练的模型，无需编码。然而，开发机器学习系统需要编写一些 Python 代码来训练、调整和部署模型。很难避免编写代码来预处理输入模型的数据。机器学习从业者所做的大部分工作都涉及清理用于训练机器的数据。他们还执行“特征工程”来查找要使用的数据以及如何准备将其用于机器学习模型。 AutoML 和 SageMaker 等工具可自动调整模型。通常只需几行代码就可以训练模型并从中进行预测。对 Python 的初步了解将使您更有效地使用机器学习系统。
最适合机器学习的语言是什么？
Python 是机器学习中最常用的语言。编写机器学习系统的工程师经常同时使用 Jupyter Notebook 和 Python。 Jupyter Notebooks 是一个 Web 应用程序，允许通过创建和共享包含实时代码、方程等的文档来进行实验。机器学习涉及反复试验，以确定哪些超参数和特征工程选择最有效。拥有Python等开发环境很有用，这样您就不需要在每次运行之前编译和打包代码。 Python 并不是机器学习的唯一语言选择。 Tensorflow 是一种用于开发神经网络的流行框架，并提供 C++ API。 C# 有一个名为 ML 的机器学习框架。网。 Scala 或 Java 有时与 Apache Spark 一起使用来构建摄取海量数据集的机器学习系统。您可能会发现自己在机器学习中使用许多不同的语言，但 Python 是一个很好的起点。
机器学习有哪些不同类型？
机器学习通常分为有监督机器学习和无监督机器学习。在监督机器学习中，我们在标记数据上训练机器学习模型。例如，旨在检测垃圾邮件的算法可能会摄取数千个标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件地址。然后，经过训练的模型甚至可以从从未见过的数据中识别新的垃圾邮件。在无监督学习中，机器学习模型在非结构化数据中寻找模式。无监督学习的一种类型是聚类。在此示例中，模型可以通过研究剧本或演员阵容来识别类似的电影，然后将电影按类型分组。这个无监督模型没有经过训练来了解电影属于哪种类型。相反，它通过研究电影本身的属性来了解类型。这两种类型的机器学习中有许多可用的技术，例如：深度学习、强化学习等。
机器学习是一个好职业吗？
机器学习是当今发展最快、最受欢迎的计算机科学职业之一。随着机器学习的不断发展和发展，您可以将机器学习应用于从运输和履行到医学的各种行业。机器学习工程师致力于创建能够更好地识别模式和解决问题的人工智能。机器学习学科经常涉及尖端的颠覆性技术。然而，因为它已经成为一种流行的职业选择，所以它也可以具有竞争力。有抱负的机器学习工程师可以通过认证、训练营、代码存储库提交和实践经验在竞争中脱颖而出。
机器学习和人工智能有什么区别？
机器学习是更广泛的人工智能的一个较小的子集。人工智能描述了任何可以获取信息并做出决策的“智能机器”，而机器学习则描述了一种可以实现这一点的方法。通过机器学习，应用程序可以获取知识，而无需用户明确给出信息。这是迈向“真正的人工智能”的第一步和早期步骤之一，对于许多实际应用非常有用。在机器学习应用中，人工智能被输入一组信息。它从这些信息中学习期望什么和预测什么。但它仍然有局限性。机器学习工程师必须确保人工智能获得正确的信息，并能够使用其逻辑正确地分析该信息。
机器学习工程师应该掌握哪些技能？
机器学习工程师需要成为一名非常有能力的程序员，对计算机科学、数学、数据科学和人工智能理论有深入的了解。机器学习工程师必须能够深入研究复杂的应用程序及其编程。与其他学科一样，也有入门级的机器学习工程师和具有高级专业知识的机器学习工程师。 Python 和 R 是机器学习领域最流行的两种语言。
数据科学家做什么的？
数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中隐藏的模式，以揭示实际问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定需要哪些数据来解决这种情况，并找出如何获取数据。一旦他们获得了数据，他们就需要清理数据。数据的格式可能不正确，可能包含其他不必要的数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家在分析数据之前必须确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来构建模型。一旦他们创建了模型，他们就会进行测试、完善，最后将其投入生产。
数据科学最流行的编码语言是什么？
Python 是数据科学领域最流行的编程语言。它是一种通用语言，有很多可用的库。它也是一种很好的初学者语言。 R也很流行；然而，它更复杂并且是为统计分析而设计的。如果您想专门从事统计分析，这可能是一个不错的选择。您将需要了解 Python 或 R 和 SQL。 SQL是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，并将大量数据存储在关系数据库中。这些是三种最常用的编程语言。其他语言如 Java、C++、JavaScript 和 Scala 也被使用，尽管使用较少。如果您已经具备这些语言的背景，则可以探索这些语言中可用的工具。但是，如果您已经了解另一种编程语言，您可能能够很快学会 Python。
成为一名数据科学家需要多长时间？
当然，这个答案各不相同。你花在学习新技能上的时间越多，你学得就越快。这也取决于您的出发地点。如果你已经在数学和统计学方面有了坚实的基础，那么你需要学习的东西就会更少。如果你没有统计学或高等数学背景，你仍然可以成为一名数据科学家；只是需要更长的时间。数据科学需要终身学习，所以你永远不会真正完成学习。更好的问题可能是“我如何衡量我是否有足够的知识来成为一名数据科学家？”挑战自己，使用开放数据完成数据科学项目。你练习得越多，你就会学到越多，你就会变得更加自信。一旦您拥有了几个可以作为数据科学家技能的良好示例的项目，您就可以进入该领域了。
我如何自学数据科学？
只要您保持专注和积极性，就可以自学数据科学。幸运的是，有很多在线课程和训练营可用。首先确定您对数据科学感兴趣的是什么。如果您倾向于可视化，请开始学习它们。从让你兴奋的事情开始会激励你迈出第一步。如果您不确定要从哪里开始，请尝试从学习 Python 开始。这是对编程语言的精彩介绍，对于数据科学家来说非常有用。首先学习有关您选择的主题的教程或 Oak Academy 课程。一旦您建立了自己感兴趣的技能基础，与该领域的人交谈会有所帮助。了解雇主正在寻找哪些技能并继续学习这些技能。自学时，设定实际的学习目标可以让你保持动力。
数据科学需要编码吗？
对此，目前尚无定论。有些人认为，即使不知道如何编码也可以成为数据科学家，但其他人则不同意。该领域已经开发和优化了许多算法。您可能会说，理解如何使用算法比如何自己编写算法更重要。随着该领域的发展，越来越多的平台可以实现大部分流程的自动化。然而，就目前情况而言，雇主主要寻找会编码的人，而你需要基本的编程技能。数据科学家的角色正在不断发展，因此未来可能不会如此。最好的建议是找到适合您技能的道路。
数据科学家应该掌握哪些技能？
数据科学家需要很多技能。他们需要对统计分析和数学有深入的了解，这是数据科学的重要支柱。充分理解这些概念将有助于您理解数据科学的基本前提。熟悉机器学习也很重要。机器学习是在大型数据集中查找模式的宝贵工具。为了管理大型数据集，数据科学家必须熟悉数据库。结构化查询语言（SQL）是数据科学家必备的技能。然而，非关系数据库 (NoSQL) 越来越受欢迎，因此更好地了解数据库结构是有益的。数据科学中占主导地位的编程语言是 Python，尽管 R 也很流行。至少具备其中一种语言的基础是一个很好的起点。最后，为了传达研究结果，数据科学家需要可视化知识。数据可视化使他们能够以可访问的方式共享复杂的数据。
数据科学是个好职业吗？
对数据科学家的需求正在增长。我们不仅有数据科学家，还有数据科学家。我们有数据工程师、数据管理员和分析经理。这些工作通常报酬也不错。这可能会让您想知道这对您来说是否是一个有前途的职业。更好地了解数据科学家所做的工作类型可以帮助您了解这是否适合您。首先，你必须进行分析性思考。数据科学是通过数据更深入地理解信息。您是否对信息进行事实核查并喜欢深入研究统计数据？尽管实际工作可能相当技术性，但研究结果仍然需要传达。您能否向没有技术背景的人解释复杂的发现？许多数据科学家在跨职能团队中工作，必须与背景截然不同的人分享他们的结果。如果这听起来是一个很棒的工作环境，那么这对你来说可能是一个有前途的职业。
通过我的最新课程，您将有机会了解最新情况。我也很高兴地告诉您，我将随时支持您的学习并回答问题。
你为什么想参加这门课程？
我们的答案很简单：教学质量。
当您注册后，您将感受到 OAK Academy 经验丰富的开发人员的专业知识。
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如果你准备好学习
现在深入研究； ” Kaggle 大师班与 Hearth 攻击预测项目
Kaggle 是机器学习和数据科学社区。通过 Kaggle课程中的 Hearth Attack Prediction Project 来提升您的简历。
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本课程适合谁：
- 任何想要查找和发布数据集、在基于网络的数据科学环境中探索和构建模型、与其他数据科学家和机器学习工程师合作以及参加竞赛以解决数据科学挑战的人。
- 对于那些想通过学习 Kaggle 在数据科学和机器学习领域竞争的人
- 任何想学习 Kaggle 的人
- 那些想要通过 Kaggle 提高数据科学、机器学习、Python 简历的人
- 任何对人工智能、机器学习、深度学习（简称数据科学）感兴趣的人
- 任何在数据科学领域有职业目标的人
- 任何对人工智能、机器学习、深度学习（简称数据科学）感兴趣的人
