统计和Python对未来Tech的就业增长至关重要

就业市场总是在变化!

目前,对技术领域数据精通的个人的需求从未如此高涨。事实上,自2013年以来,对数据科学家的整体需求增长了令人难以置信的344%。人工智能,大数据和其他技术的快速发展推动了需求,这意味着数据专业人才的人才库不能快速增长,无法满足科技行业的需求。

随着时间的推移,管理,测试和创建软件的数据科学家和专业人员将在推动技术和整个经济的未来发挥重要作用。

为了确保我们有足够的合格申请人来满足未来的需求,数据科学家必须学习某些关键技能,即Python和统计学。

尽管雇主在招聘数据科学时需要广泛的技能和知识,但这些关键能力是技术专业人员可以提供的最普遍的资产。我们来看看为什么。

软件程序的Makings

对于大多数人来说,进入数据科学始于最基本的技术技能:编程。代码是每个软件程序的核心,从创建一个漂亮的网站到执行大数据功能,它都是必需的。

通常期望数据科学家了解一种或多种编程语言并具有深入的统计知识,以便建立必要的软件并正确分析数据。

然而,仅仅基本的理解往往是不够的。技术专业人员需要不断磨砺和磨练他们对Python和统计数据的理解,以便及时了解软件和技术的发展。这是通过Udemy统计库等资源进行在线学习的地方。通过一门课程,员工可以补充他们的知识并及时了解最新的发展。

Python对数据科学家的重要性

决定建立数据科学家的技能可能会令人难以招架。合格候选人在这一领域如此难以找到的原因之一是他们应该拥有广泛的知识和深入的技能和能力。

那里有很多编程语言,平台和框架,而且几乎不可能全部学习它们。这就是为什么标准化数据科学家在某种程度上使用的工具可能会对技术工作增长的未来产生重大影响。

所有数据科学家都应该努力学习的一个工具是Python编程语言。这是雇主中数据科学家最需要的技能,并且有充分的理由。它相对基础且易于学习,同时仍然提供令人印象深刻的多功能性和功能。

它易于维护,开源,并提供一系列库。Python现在是数据科学的标准语言,任何进入该领域的人都应该努力获得使用它的深入知识。

解决日常问题

除了学习像Python这样的行业工具之外,数据科学家还需要成为分析和解决问题的专家。统计学是数据科学的一项关键技能,因为该数学学科使用大型数据集来发现趋势。

虽然统计数据不是数据科学领域的同义词,但它在该领域的问题解决和分析中起着重要作用。

在处理大数据时,技术专业人员必须知道如何在宏观和微观层面上查看日常问题。每个行业都使用应用统计数据来获取推动战略行动的见解。

数据科学家不只是寻求理解数据 – 他们必须在传达他们的发现之前收集和分析数据,然后利用这些发现为问题提出创造性的解决方案。

例如,像CDC这样的机构使用统计数据来查找传播疾病在何处以及如何传播,以便他们能够更有效地控制它们。政客们在筹款中使用应用统计数据,以针对最有可能给予的潜在捐助者。

数据科学中的统计数据有无穷无尽的应用,对这一领域的深入了解对数据专业人员来说绝对至关重要。

为成功做准备

如果您有兴趣进入日益增长的数据科学领域,那么将您的时间和精力集中在雇主所寻求的核心技能上非常重要。

虽然许多进入该领域的人没有专门的数据科学学位,但大多数人拥有硕士学位和对计算机科学和编程,统计学,通信和机器学习的深入了解。

您可以通过学习Python,熟练掌握应用统计数据以及跟上行业趋势来提高您的雇佣能力。要真正在当今的就业市场中茁壮成长并成为一名成功的数据科学家,您需要展望未来,并建立明年不会过时的技能。

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