北京治疗白癜风疗效最好医院 https://jbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/mbbdf_zx/emwsafw/全文共字，预计学习时长12分钟由于数据科学的庞大和复杂，如果你没有相关的实习经历的话，成为数据科学家的道路将会更加艰巨和困难。即使是经验丰富的人，实习也是转型进入数据科学领域的一种有效方式。那么，寻找数据科学实习有哪些技巧？本文总结了数据科学实习中需要了解的关键提示、技巧和资源。1.熟悉基础的数据科学术语在开始申请实习之前，第一步是什么？当然是了解数据科学是什么。为什么你想从事数据科学工作？是因为你喜欢编程、数学、统计还是因为其所提供的机会？或者你是否只是顺应潮流，因为数据科学和机器学习正是大势所趋？1.1什么是数据科学?每天生成的数据量正在呈指数级增长。在过去十年中，数据来源以及收集和存储数据的能力已经取得了极大的进步。公司正在使用各种工具和技术来挖掘数据中的模式并收集有用的见解。简而言之，这就是数据科学的全部意义所在。数据为我们所做的一切提供动力。——JeffWeiner，领英CEO数据科学涉及使用各种技术来理解数据并构建预测模型以做出业务决策。数据科学的一些流行应用包括欺诈检测、体育分析、航空公司航线规划等。因此，如果数据科学是关于从数据中获取洞察力和发现模式，那么数据科学家和统计学家之间有什么区别？1.2数据科学家vs统计学家数据科学家和统计学家都使用这些数据从中获得有用的见解。统计学家专注于识别数据中的关系，而数据科学家则致力于使用关系并建立模型来预测未来结果。数据科学家的目标是建立一个高精度的通用模型。统计学家经常使用R、Excel或MATLAB等工具，因为它们有许多用于数据分析的库。另一方面，数据科学家主要使用Python，ApacheSpark等来探索数据和构建模型。下面是一个很酷的信息图，总结了这两个角色之间的差异：1.3数据科学领域中的通用术语机器学习：机器学习是利用算法（如线性回归，逻辑回归，决策树等）从数据中学习并做出明智的决策。例如，根据过去的贷款人的数据来预测他们是否还会申请贷款。深度学习：深度学习是机器学习的一个子集，旨在模仿人类的决策能力。例如，识别给定图像中的对象，或将图像分类为猫或狗。自然语言处理（NLP）：NLP是数据科学的一个分支，负责分析、理解和从文本数据中获取信息。你在亚马逊上看到的所有评论，或者每天浏览的所有帖子，NLP技术会对其进行分析并理解用户的情绪。NLP是目前数据科学领域最热门的领域之一。计算机视觉：顾名思义，计算机视觉使机器能够看到和理解周围环境。有没有注意到Facebook如何自动建议图片中的标签？或者自动驾驶汽车如何检测道路上的物体？这些是计算机视觉的主要例子。这是另一个将在未来几年内出现大量工作的领域。推荐引擎：曾经使用过Flipkart或Amazon的任何人都是推荐引擎的一部分。这包括分析过去的用户行为以提供相关的建议。“购买此产品的客户也购买了”或“根据您过去的购买情况推荐给您”是推荐工作的示例。2.开启你的数据科学之旅如果你是一个没有行业经验的新生，实习是在数据科学中发挥作用的最佳方式。与经验丰富的人合作，可以为你提供获得行业经验的机会。那么，第一次数据科学实习需要哪些基本技能？注意：我们将重点
