Real Data

从事数据科学工作的人员还使用数据来预测趋势、设计算法并卡塔尔博彩数据创建可随着时间推移自动适应的解决方案。


数据科学家通常会依赖以下工具：

SQL
NoSQL 数据库
机器学习 (ML) 框架和云服务，例如 AWS 和 Google Cloud
由于其用途广泛，Python 是数据科学家最喜爱的语言之一。他们还倾向于使用 R 和其他工具和语言来可视化、操作和建模数据。

数据科学家通常会同时使用 SQL 和 NoSQL 数据库，并且在以后的数据职业生涯中可能会采用机器学习框架和使用 API 等先进技术来自动化数据管道。

关键技能和能力
要想成为一名成功的数据科学家，专业人士需要具备技术、分析和解决问题的综合技能。编程和统计建模方面的专业知识对于数据科学家来说至关重要，这样他们才能使用预测分析并提高预测建模能力。

为了进一步支持这些任务，数据科学家通常还需要掌握一系列机器学习算法的专业知识。数据科学家还经常需要处理非结构化信息，包括文本、图像、音频和视频等元素。

任何从事数据科学工作的人都应该熟练地设计实验，例如 A/B 测试，以检验假设并衡量不同策略的影响。

范围和交付成果
数据科学家创造预测未来趋势的解决方案。数据分析师将帮助公司实现当下的变革，而数据科学家将预测未来的变化。

由于他们的范围不仅限于分析历史数据，他们通常需要创建并提供解决复杂业务问题的预测模型和算法。

由于他们的工作具有推测性，因此数据科学家有更多机会尝试预测方法。数据科学家的进一步交付成果包括机器学习模型、预测分析和独特的基于 人工智能 的解决方案。