Le texte intégral 1556 Les mots, lorsque l'apprentissage tout au long attendu 5 minute
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Si vous effectuez une recherche Google « Comment maîtriser une », vous pouvez voir un grand nombre de cours en ligne, des tutoriels Youtube, des livres, de la littérature, ou peut être la réponse parfaite au problème. Et la plupart des ressources sont libres.
En ce qui concerne les compétences d'apprentissage où vous les yeux du spectateur, le sage voir la sagesse. Amway méthode ou chemin de ceux qui peuvent ne pas avoir essayé toutes les options (même probablement vendre des produits), il est difficile de dire que l'on est la meilleure.
Dans le choix des ressources, nous pensons que le long terme ne aiment pas les ressources nécessaires pour abandonner raisonnable. de sorte que la conversion des ressources est rien de difficile En fait, une bonne façon dont les ressources sont constamment mis à jour itération,. La question est: dans laquelle Google recherche pour maîtriser une compétence?
Ne copiez pas les compétences de la description du poste
Cela peut sembler incompatible avec la logique. Si la position désirée mentionnée sur les exigences d'application du travail ne savent pas, comment attirer les employeurs?
J'ai deux raisons à l'appui d'un travail de demande d'emploi n'est pas un bon baromètre.
Tout d'abord, pour les compétences de données de compétences les plus nécessaires, y compris Excel et tableau, comme l'exigence principale au travail, je crois que les données scientifiques ne appartiennent à son vrai travail. Bien sûr, on pourrait penser que cela est parfois les scientifiques de données de travail, mais cela est plus analystes de données, les analystes d'affaires ou personnel du renseignement d'affaires travail. Essentiellement, la définition des données scientifiques et analystes de données de l'entreprise ne sont pas exactement les mêmes, de sorte que la demande d'emploi n'est pas une mesure parfaite.
La principale raison pour laquelle je n'utilise la description du poste est que la description de l'emploi se fait habituellement par des ressources humaines ou du recrutement, plutôt que par le gestionnaire responsable du secteur des bureaux. Certaines exigences fonctionneront PyTorch et cinq ans d'expérience, à l'avènement de l'âge de trois ans PyTorch, cela nécessite très peu probable. Qu'apprenons vraiment de ceux qui ne sont pas engagés dans le travail des données scientifiques sur elle?
Je ne suis pas d'accord. Savoir ce qui est des compétences vraiment précieuses d'autres personnes seulement les scientifiques de données. En outre, afin de traiter au hasard après l'entrevue scientifique de données principal, les demandeurs d'emploi devraient optimiser sa capacité d'approfondir l'impression des scientifiques de données, parce qu'ils sont les plus difficiles par le goulot d'étranglement, pas recruteurs.
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Ne vous contentez pas limité aux scientifiques de données faire d'autres choses à faire
Cependant, je crois qu'il est nécessaire, je fait les recommandations suivantes.
Tout d'abord, nous devons avoir tout le monde ont les compétences de base. Cela fait référence à Python, y compris matplotlib, panda, numpy de sklearn et d'autres procédures. Les lecteurs lisent cet article, vous savez peut-être sa signification. Ensuite, nous allons utiliser la figure ci-dessous dans l'intrigue pour aider les lecteurs à apprendre la direction après la décision.
KDnuggets ses données d'une enquête de données scientifiques: les scientifiques de données demandent quelles sont les compétences, les compétences et veulent aussi obtenir d'autres questions. Ici, je voudrais souligner que les données ne peuvent pas simplement demander les scientifiques les outils à utiliser, et vous apprendre ces outils. Ils doivent mettre leurs données et d'autres scientifiques distingués. Pour ce faire, nous devons apprendre les compétences de leur appartenant à des minorités.
Pire pratique encore est de choisir les compétences les plus compétences requises de la minorité appartenant. En substance, la nécessité d'essayer de maîtriser les compétences de coin en haut à gauche de la figure ci-dessous.
KD Nuggets Poll
L'auteur de l'angle supérieur gauche du graphique est divisé en quatre parties, généralement disposés comme suit:
1. théorie de l'apprentissage --- apprentissage en profondeur, puis apprendre à exécuter spécifique (quel logiciel est pas important) dans tensorflow ou PyTorch
2.NLP --- deux haut rang que ce qui suit, comme outils baisse à la mode quand, mais de toute façon la connaissance de la PNL pour effectuer très efficace
3. --- Hadoop outil Big Data est une bonne utilisation de la technologie grande de données, mais les données ne doivent pas se limiter Hadoop.
4. étincelle
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Bien sûr, l'apprentissage de ces compétences ne sont pas nécessairement la meilleure façon, mais certainement pas nocif.
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