玩運彩|成為數據專家的自我學習指南

數據科學,人工智能(AI)和機器學習(ML)是當今市場上需求量很大的頂級技術。自我學習是掌握這些技術的關鍵。獨自學習時取得良好進步的關鍵是可以按自己的進度學習。如果您正在學習AI,ML和數據科學,則需要記住以下簡單提示。

數學
數學的堅實基礎對於學習這些新興技術至關重要。大多數開發人員已經具備數學基礎知識。但是,要開始使用AI,ML,您需要深入研究並學習一些統計,代數等概念。

學習編碼
作為初學者,請確保您不跳 足球運彩技巧直接學習寫算法。但是,一般而言,學習編程的核心概念對於ML入門至關重要。您可以找到許多資源來學習編程。您需要熟悉Python,R,SQL和Julia等編程語言。雖然許多其他語言也用於AI,ML和數據科學,但以上是最常用的編程語言之一。

了解如何收集和處理數據
在大多數情況下,數據不會直接捕魚達人千砲版交給您。地下539開獎您必須找到獲取可以使用的數據的方法。與您合作的公司可能擁有良好的數據收集系統。如果沒有,您必須找到一種獲取數據的方法。您可以在Internet上的許多地方找到免費的開源數據。數據整理是一個同樣重要的過程。這涉及清理您的數據。您可以通過對所擁有的數據進行一些探索性數據分析來做到這一點。該過程還涉及將您擁有的數據構造為可以使用的形式。

了解如何可視化數據
數據科學家需要可視化處理後的數據。數據可視化是指以圖形形式顯示數據的過程。可以採用多種方式顯示數據。程序員編寫代碼以可視化數據。可視化539二三四星連碰多少錢數據的另一種方法是我們足球踢方法使用諸如Tableau之類的開源工具。

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