GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 数据科学技能全景图‼️ ...

数据科学技能全景图‼️

这张图详细展示了成为一名数据科学家所需的核心技能和知识领域。各个环形层次代表不同类别的技能，从基础到高级依次排列：

1. 数学与统计学：包括概率论、线性代数、微积分等基础知识，这是数据科学分析的根基。

2. Python编程：强调数据处理、可视化和机器学习库，如Pandas、NumPy、Scikit-Learn等。

3. SQL：用于数据库管理和查询优化，掌握基本的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作。

4. 数据清洗与整理（Data Wrangling）：涉及数据清理、转换和合并等技术，确保数据质量。

5. 数据可视化：使用工具如Tableau、Matplotlib进行数据展示，有助于洞察分析结果。

6. 机器学习：涵盖监督学习与无监督学习，包括K-Means聚类、决策树等模型。

7. 软技能：强调批判性思维、团队合作和数据故事讲述能力，这些都是成功传达分析结果所必需的。

这些技能共同构成了一个全面的数据科学知识体系，为解决复杂的数据问题提供了多种方法和工具。