Top Vibrant RecordsData Science Talents Pour Vous équiper Pour 2022

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Étudier directement comment noter des requêtes SQL robustes et les planifier sur une plate-forme de gestion de flux de travail estime qu’Airflow est essentiel en tant que scientifique des données. Cela vous permettrait de créer des pipelines de données de base et d’améliorer les informations recueillies, ce qui faciliterait les problèmes. Être en mesure de tracer des pipelines solides pour vos projets au lieu de chercher des analystes de données pourrait même créer à peine une forme de temps pour vous. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer des recherches sur le marché.

Recordsdata Wrangling

Pour ceux qui créent des modes, ou explorent les aspects modernes, ou même effectuent des plongées en profondeur, la discussion des données est la clé. Recordsdata wrangling façon remodeler vos données d’une mise en page à toutes les autres mises en page. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer pour se renseigner sur le marché. Et alors qu’il s’agit d’ingénierie de fonctionnalités, il s’agit d’une forme de dispute de données qui fait référence à l’extraction d’aspects des données non préparées.
• GitHub

  GitHub est en grande partie un référentiel basé sur le cloud pour les enregistrements et les dossiers. Alors que Git n’est plus le talent à développer en premier, il est basique pour pratiquement tous les rôles liés au codage. Git vous permet de collaborer et de travailler sur des projets en parallèle avec d’autres. Il conserve l’accord de toutes les variantes de votre code. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer des recherches sur le marché.

  Narration

  ) Pour annuler un tableau de bord visuellement resplendissant avec plus de 10% de précision, il faut avoir des compétences de conversation substantielles pour parler des options et des plans aux autres. La narration fait donc référence à la façon dont vous parlez de vos idées et de vos modes. La narration et la conversation sont des compétences très sous-estimées dans le monde de la technologie. La narration est donc le talent qui pourrait séparer les juniors des seniors et des managers. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer des recherches sur le marché.

• Régression et classification
• Construire des modes de régression et de classification, les modes prédictifs ne sont généralement plus quelque chose sur lequel vous devez toujours vous engager, mais c’est quelque chose que les employeurs vous poseront une question à savoir chaque fois que vous serez un scientifique des données. Pour fournir un certain point de vue, les modes de base de la mission ont eu une influence sérieuse sur l’industrie. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer des recherches sur le marché. De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique ont été considérés comme des «poubelles de blocs» pendant un temps fondamentalement très prolongé, car il n’a pas été décidé comment ces modes dérivaient leurs prédictions en fonction de leurs entrées respectives. SHAP et LIME sont deux façons qui vous répètent maintenant non pas au mieux la signification des caractéristiques pour chaque caractéristique, mais également l’influence sur la sortie du modèle, équivalente aux coefficients d’une équation de régression linéaire. Avec SHAP et LIME, vous devez également mettre de côté les modes explicatives et mieux parler de bon sens à l’intérieur de vos modes prédictifs. Voici l’une des nombreuses compétences merveilleuses en science des données à apprendre à développer des recherches sur le marché. La vérification A/B est une invention d’expérimentation où vous comparez deux équipes variées à vue qui fonctionnent mieux selon une métrique donnée. La vérification A/B est sans doute la croyance statistique la plus loyale et la plus claire dans le monde de l’entreprise. Pourquoi? La vérification A/B vous permet de composer des 10 ou 500s d’améliorations des crevettes, entraînant des ajustements de base et des améliorations au fil du temps. Pour ceux qui relèvent de la partie statistique de la science des données, la vérification A/B est obligatoire pour se prélasser et apprendre. Voici l’une des nombreuses merveilleuses compétences en science des données à apprendre à développer sur le marché.

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