学习框架中构建神经网络来开始

[Habib01]

近年来人工智能的大部分进展都来自于深度学习。神经网络是一些最具颠覆性和令人惊叹的应用的背后，例如自动驾驶汽车、虚拟助手、图像识别和机器人。

在雇用或晋升数据科学家时，了解神经网络的理论和实践很快就会成为游戏规则的改变者。然而，必须认识到深度学习是一门复杂的学科，需要高级的数学和编程水平。这就是为什么擅长深度学习的数据专业人员是数据科学行业中薪酬最高的人之一。

培养你的深度学习技能

通过学习如何在一些最流行的深度您的学习之旅。尝试我们的课程Keras 深度学习简介和R中的 TensorFlow 简介。

9. 自然语言处理（NLP）技能
人类之间主要通过语言和文字进行交流。这就是为什么我们收集的大部分数 垃圾数据 据都采用这种格式也就不足为奇了。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，专注于从自然语言和文本中提取有意义的信息。

NLP 在数据领域正在蓬勃发展。基于机器学习和深度学习的 NLP 技术为一些最普遍的应用提供支持，例如搜索引擎、聊天机器人和推荐系统。

培养您在 NLP 和机器学习方面的技能

了解 Python 如何帮助您从Python 自然语言处理技能计划中的文本中提取信息，或者通过R 自然语言处理简介将您的 R 知识提升到新的水平。

10. 大数据技能
当需要高速处理大量复杂数据时，仅仅依靠 Python 或 R 可能还不够。大数据生态系统包含快速增长的工具和技术，旨在以更快、可扩展和更可靠的方式执行大数据分析。这些任务的范围从 ETL 流程和数据库管理到实时数据分析和任务调度。

培养您的大数据技能

通过我们的PySpark 大数据专业课程学习分布式数据管理和计算的基础知识，或者通过我们的Airflow in Python 入门课程学习如何对数据工作流进行编程。

11.云计算技能
随着大数据生态系统的发展，基于云的服务正迅速成为许多希望充分利用其数据基础设施的公司的选择。

云计算领域由大型科技公司主导，即亚马逊网络服务、微软、Azure 和谷歌云。这些提供商根据客户的情况和许多数据工具提供量身定制的解决方案，使我们能够在不离开云的情况下执行数据科学工作流程。