Real Data

机器学习：
如果您有统计学或经济学背景，那么机器学习是所有数据科学技能中最吸引您的。机器学习是一组算法，它对数据集进行训练以进行预测或采取行动来优化某些系统。例如，监督分类算法用于根据历史数据将潜在客户分为好客户或坏客户，以用于贷款目的。

、强化学习、自然语言理解、计算机视觉和贝叶斯网络。机器学习是数据科学家的核心技能之一，要求您在企业中应用现代机器学习方法并了解现实世界数据和设置的注意事项。

凭借对机器学习的浓厚兴趣，您可以 洪都拉斯手机号码列表 帮助创建原型来测试假设、选择和创建功能，并确定现有机器学习系统中的优势和机会领域。作为一名数据科学专业人士，您将从使用主题建模在大量文档中发现隐藏的主题或使用数据模式根据涉及基因组学和早产的医疗保健领域的真实案例做出决策和预测中获得极大的满足感。

产品直觉：
产品直觉是数据科学家对系统进行定量分析的基本前提之一。作为数据科学家技能组合的产品知识意味着理解生成数据科学家分析的所有数据的复杂系统。产品直觉将使您能够很好地理解产品，以便您可以对系统在进行更改时的行为方式提出假设。

作为一名数据科学家，您需要全面了解产品，以便创建产品指标，从而准确估计要测量的内容并预测可能的波动。作为一名数据科学家，您应该事先了解任何指标的变化。这源于对产品和产品行为的透彻了解。如果您希望在不久的将来担任数据科学家，请立即开始以直观的方式研究产品。

拥有良好的产品直觉是调试的必要条件。作为数据科学家的技能组合，产品直觉有助于更快地进行健全性检查和粗略计算，从而帮助更快地识别可能出错的地方。