掌握数据科学感：4个关键技能您的数据驱动公司需求|Udemy for Business. - betwayiosapp,betwayapp下载安装,betway必威注册官网

我们日益数字化的世界产生了源源不断的数据，公司可以利用这些数据获得竞争优势。通过从所有这些实时信息中提取出意义，企业可以在从产品开发到销售和市场营销的几乎所有事情上执行数据驱动的战略决策。betwayapp下载安装

无论是你网站上的日志，产品的使用趋势，还是供应链上的数据跟踪——拥有深入的内部分析技能可以为你的业务提供洞察力，并帮助你根据你的“大数据”所告诉你的做出正确的决定。

随着越来越多的公司收集和分析数据，数据科学仍然是一个热门领域。Glassdoor网站作为2017年的最高工作排名为“数据科学家”，第二年跑步。IBM预测，到2020年，对数据科学家的需求将增长28%。

然而，由于公司努力填补这些新角色，数据科学人才缺乏。麦肯锡估计了这一点到2018年，美国数据科学家的缺口将在14万至19万之间，导致需求比供应大于60％。

企业学习与发展（L＆D）可以通过培训现有和betwayapp下载安装新的数据科学人才来帮助解决这种差距。虽然数据科学领域非常广泛，但许多与不同情况相关的特色，以下是你的公司应该关注的4项技能。

1.数据科学算法

把算法想象成数据科学家的工具箱。数据科学家可以使用许多不同的技术从数据中提取意义。例如，一种被称为线性回归的算法可以根据顾客的年龄预测他们可能在你的商店花多少钱。这些算法很复杂，依赖于各种编程语言。输入这些算法的数据需要仔细的准备和深思熟虑的设计。

对于基本的数据科学素养，入门级课程可以帮助任何具有一些技术和编程或脚本经验的人解释公司的数据。数据科学家通常使用容易学习的Python编程语言，所以可以从在线Python速成课程开始，比如the完整的python bootcamp.在Udemy for Business.是伟大的第一步。之后，员工们就可以上我的课了数据科学和机器学习-动手这本书用通俗易懂的英语解释了所有主要的数据科学和机器学习技术，同时还简化了该领域令人生畏的学术符号。此外，考虑一下流行的Python数据科学和机器学习训练营Udemy课程。

在使用Python的同时使数据科学家提供了很多功率和灵活性，因此可以在没有Python编程专业知识的情况下执行数据科学。更简单的R脚本语言是Python的替代方案，或者分析师甚至可能使用称为Tableeau的软件包，这些软件包根本不需要编程。

Udemy for Business涵盖了所有三种选择。流行数据科学A-Z课程使用场景,数据科学与机器学习训练器与r也得到高度评分。正确的选择取决于您的员工的计算机科学背景，以及您组织中可能存在的Python，R或Tableau的任何预先存在的专业知识。

2.实验设计

需要解释数据并根据数据做出决策的商业领袖也应该理解如何设计并正确解释在线实验(即A/B测试)的结果。例如，你可以使用A/B测试来确定电子商务网站上“购买按钮”的最佳位置、大小或颜色。通过向不同的用户展示不同的按钮，并测量他们的行为，你就可以知道哪个按钮会产生最大的收益。

然而，人们很容易“用统计数据撒谎”，并根据并不真实反映因果关系的相关性做出决定。如果没有强大的数据科学背景，您可能会认为一个按钮的性能比另一个好——但事实上，没有足够的数据来确定。或者看似确定的结果可能只是节日期间季节性行为变化的结果，或者是消费者看到新事物的短期影响。实验性设计的强大教育可以防止企业做出错误决策，即使它们看起来是“受数据驱动的”。

T-Tests和P值的概念对于解释公司的受控实验产生的数据至关重要。它们是对结果的置信度的测量是真实的而不是随机的。理解贝叶斯的规则还会让你注意数据产生的误报——这在医学筛查领域是一个非常现实的问题，它会导致不必要的手术和痛苦。在任何数据驱动的业务环境中，这些都是需要具备的关键技能。

我的数据科学课程介绍这些主题，以及如何确保传入的数据没有异常或假数据。假数据听起来就是假数据。例如，在一个网站上，重要的是要根据真实客户的行为做出决定，而不是根据搜索引擎、脚本或试图窃取你数据的黑客。

3.机器学习和深度学习

人工智能（AI）最近是所有的愤怒，但这不是灵丹妙药。理解今天的AI技术可以提供贵公司的最佳方式 - 或者 - 是学习更多相关信息。深度学习是机器学习的一个分支领域，专注于像人脑一样模仿学习的算法。这就是所谓的人工神经网络。神经网络和“深度学习”的概念非常简单!它们也惊人地强大。

像杂货连锁店这样的公司将机器学习算法从驱动程序路由中包含到个性化在线购物列表或通过AI Powered Home Assistans订购杂货，记住您经常购买的内容并提供任何相关的价格折扣。深度学习也被用来自动生成视频字幕和成绩单，或者将材料从一种语言转换为另一语言 - 这对任何为国际观众提供内容的企业令人兴奋。

机器学习并不局限于神经网络;还有更成熟、更有效的技术——上面提到的大多数数据科学课程都会涉及这些技术。

然而，深度学习和人工智能是它自己的专长。懒惰的程序员在Udemy提供套餐套餐套房，也有流行的深度学习A-Z:手工人工神经网络课程也可以亲自动手练习。深度学习领域的一些热门技术是开放源代码库，如Tensorflow、Theano和keras，它们可以让你只用几行代码就实现深度学习模型。

4.争吵大数据

虽然使用自己的PC学习数据科学很好，但您的业务产生的数据规模可能超过了您的台式机上的计算能力。要将这些算法投入生产，您需要知道如何在数据中心的计算机或基于云的解决方案中分布它们。

分析大数据的世界是复杂的，其中数百个奇怪的技术一起工作。我的终极实践Hadoop课程解释那里的主要组成部分以及它们如何合适，有很多动手活动。希望潜入特定技术的员工可以了解更多信息Apache火花和Elasticsearch平台和我一样。两个平台都提供可扩展的解决方案，用于分析一组计算机上的大规模数据集。