11数据的需求数据师技能
数据科学家连续第四年被Glassdoor评为“美国最佳工作”。从医疗保健到软件，再到房地产和金融服务，各行各业都需要数据科学家所需的技能。由于对数据科学家技能的需求依然强劲，招聘这些职位构成了挑战。由于这种持续的人才短缺，组织必须考虑对现有员工进行数据科学技能培训，并让他们的数据科学家的技能与快速变化的行业保持同步。例如，Udemy For Business的客户博思艾伦(Booz Allen Hamilton)最近推出了一个内部培训项目，以帮助该公司实现达到5000名数据科学家的目标。在这里观看网络研讨会：赢得人才的战争：缩放个性化学习。优先考虑关于相关编程语言和尖端数据科学技术的培训课程将帮助管理者将其团队的竞争与全球趋势保持竞争力。了解Udemy for Business如何帮助Upskill您的数据科学团队。
数据科学与不断发展的人工智能(AI)领域重叠。为了充分发挥其潜力，人工智能应用程序需要大量的数据。数据是为人工智能提供动力的食物，为了运行强大的人工智能应用程序，需要知识渊博的数据科学家正确清理、准备和提取这些数据。事实上，下面的许多人工智能和数据科学技能——从编程语言到算法技术——相互协作，相互构建，从而获得更深层次的数据洞察力。
基于UDEMY对商业客户和我们专家教练的见解，这里是雇用数据科学家或计划当前团队的学习路径时寻找技术技能。
1.蟒蛇
Python是人工智能和数据科学发展的核心，也是数据科学探索需要学习的最重要的技能。的编程语言是我的最爱对于数据科学家，Web开发人员和AI专家表示，由于其语法的简单性，为推动构建算法和应用程序的效率的语言创建的大量开源库，以及跨数据分析和AI的不同应用程序。
学习Python:了解Python编程MasterClass
2. R.
R编程语言最常用于大型数据集的统计分析。作为绘制和构建数据可视化的理想资源，它多年来一直是数据科学界的首选工具。R在学术界的使用持续频繁。然而，Python的快速性能使其成为数据科学和人工智能应用的最佳选择。
学习R:R编程统计和数据科学
3.机器学习
机器学习是ai的一个子字段，它使用数据和算法来训练计算机来识别模式并采取行动或对这些模式进行预测而不具体编程为这样做。机器学习使用结构化数据集来教导各种技术中的计算机，其中几个类别差异化，包括监督学习，无监督的学习和加强学习。欺诈检测和推荐发动机是机器学习的常见应用。
学习机器学习:数据科学与机器学习训练营与R
4.深入学习
深度学习被认为是机器学习的一个子集，并使用人工神经网络，这是建立在许多层数据集上的计算算法。这些人工神经网络旨在模拟人类大脑的神经网络，并通过观察数据集的细节来学习(数据科学家或网络工程师)。深度学习被用于图像识别等应用中——通过训练数码相册来识别父母的合影——也被用于机器人领域，教会机器人识别常见场景，并对每种场景做出相应反应。
学习深度学习:深度学习A-Z：实践人工神经网络
发现哪些数据科学和人工智能课程可以把您的团队带到下一个水平。
5.回归和分类
回归和分类是监督学习的方法，其中输入和输出数据提供给学习算法。两种方法都试图基于提供的数据集预测一个值;回归算法使用数值数据，而分类算法使用分类数据。回归分析可用于基于相似街区相似房屋数据的房价预测。分类分析将用于手机应用程序，根据用户上传的照片来识别植物。
学习回归和分类:深度学习的先决条件:Python中的线性回归
6.自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能的分支，培训计算机阅读和理解语言的计算机，因为它被人类非正式地使用。NLP使用机器学习算法来解析语言语法和语义上的大量数据，教学计算机以了解人类语音输入并相应地响应。NLP在数字助理等数字助理，聊天，洽谈服务支持，甚至是法律行业的快速扫描冗长的法律文件。
学习自然语言处理:数据科学:Python中的自然语言处理
7. SQL.
SQL.（结构化查询语言）是数据角色中任何人的必要技巧，对软件工程师和系统管理员有用。SQL在数据操作中很好，允许团队运行基本到高级查询并从多个数据源合并数据。像Python一样，它对今天大多数数据科学家来说是一个重要技能，让团队从最简单的疑问中获得有意义的商业洞察力。
了解SQL：SQL和数据库设计A-Z：学习MS SQL Server + PostgreSQL
8.NoSQL
NoSQL指的是“不仅仅是SQL”，这是一种不受关系结构化数据模式(如那些使用SQL语法的数据库)约束的数据库类型。学习NoSQL并不像学习SQL语言那样简单。相反，数据科学家和开发人员应该学习构建和维护非结构化NoSQL数据库的原则，因为它们在Facebook和谷歌等依赖NoSQL的大型科技公司中越来越受欢迎。
学习NoSQL数据库管理:综合开发人员指南指南MongoDB
9.Elasticsearch
Elasticsearch是一个强大的开源分析和全文搜索引擎。全文功能通常用于在应用程序和网站上进行电源搜索，并且将为最终用户提供高度直观的拼写错误，自动完成和同义词。它可以通过写入查询来聚合数据来用作分析引擎。常用用例正在监视应用程序的性能管理（APM）。
学习Elasticsearch：Elasticsearch完整指南
10.Hadoop
Hadoop是跨计算机集群存储大量数据的开源软件，它允许组织扩展和分发数据处理，而不必担心其计算系统和服务器是否有足够的可用内存。数据科学家可以使用Hadoop快速处理、探索、过滤和采样跨多个集群的海量数据集。
学习Hadoop：终极动手操作的Hadoop -驯服你的大数据!
11.数据可视化
数据可视化工具允许团队从数据中提取有意义的洞察，并与可以采取业务行动的利益相关者分享。流行数据可视化工具比如Tableau和Microsoft Power BI，通过可视化表示和直观的仪表板，让用户更容易理解复杂的数据集。
学习数据可视化:表对于初学者来说
与您的数据科学团队的优先考虑的技能列表并不穷举。随着AI采用的成长和公司认识到ARM团队的综合业务数据所需的深度技术基础设施，工具和技能实际上不断发展。建立世界一流的数据科学团队的下一步是解决组织IT基础架构内的数据挑战。下载“解决你的数据挑战”学习如何与IT合作，解决数据驱动公司面临的一些最常见的障碍。了解Udemy for Business如何帮助Upskill您的数据科学团队。
