这是许多公司的数据科学家使用的分析工具。它主要是为数据科学的使用而设计的。它可以帮助人们了解问题以及他或她在一定时间内解决问题的方法。
大多数数据科学家使用 R 编程来解决统计问题，并取得了成功。这种特殊的工具在数据科学课程中教授，因为它被认为是数据科学家的重要工具。
SQL 数据库： SQL 数据库旨在帮助数据科学家访问数据。不仅如此，它还教会数据科学家如何沟通和使用提供给他或她的数据。
尽管 SQL 被认为不是那么重要，因为它不 英国手机号码 是数据科学的主要部分，但公司希望数据科学家知道如何在 SQL 中编写和执行各种查询。
它帮助人们了解如何进行各种代数运算和分析函数。此外，SQL 将帮助人们更多地了解关系数据库。
Hadoop 平台： Hadoop 被认为是选择数据科学职业的人应该具备的技能。 Hadoop 平台已经上市多年，并已被证明在很多方面对数据科学家非常有用。
它帮助数据科学家将各种数据发送到其他服务器并扩展系统内存来存储数据。
知道如何在 Hadoop 平台上工作的人会发现处理数据很容易，而不必担心空间或其他问题。它甚至在数据过滤、采样甚至探索领域都有帮助。
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机器学习和人工智能：这两件事是数据科学家应该了解的最重要的两件事。如前所述，数据科学主要应用于飞机、船舶和潜艇。了解机器学习和人工智能非常重要，因为它将帮助科学家在这些领域开展工作。
此外，机器学习将帮助人们培养解决问题的技能，以便他们能够解决问题并为公司做出更好的预测。
就智能车辆而言，人工智能非常重要，因为它将帮助数据科学家向车辆发出命令。 |
