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如何11步转行yabo88滚球科学家 (适用yabo88滚球员/ MIS / BI分析

来源: 时间:2019-04-18
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yabo88滚球科学作为一个专业领域迅速崛起,吸引了来自各种职业背景的人。工程师、计算机科学家、市场和金融毕业生、分析师、人力资源人员——每个人都想尝一块 “yabo88滚球科学馅饼”。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

那么,为什么我要特别关注这些职业:yabo88滚球分析/yabo88滚球仓库(MIS)/商业智能(BI)呢?让我先解释一下。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

我经常遇到一些优秀的商业智能分析师 (BI),寻求获得自己人生的第一个yabo88滚球科学角色。但他们常常因缺乏机会而沮丧。他们中很多人感觉自己的角色是重复的,或者只需要扮演好被要求的角色。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

他们实际上忽略了一个事实:比起任何其他职业的人,他们离yabo88滚球科学更近。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

商业智能分析师 (BI) 为何能更轻松地过渡到yabo88滚球科学领域

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商业智能专业人士比几乎所有试图过渡到yabo88滚球科学的人都拥有巨大优势,原因如下: 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

? 商业智能分析师已经在各个项目中接触到了yabo88滚球科学家;
? 知晓如何管理和处理yabo88滚球(有时按比例);
? 有业务背景,他们密切地从事相关业务;
? 他们有基本的yabo88滚球探索步骤的经验,因为除了用在报告中,业务部门也会经常要求这些。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

换句话说,这些人工作在yabo88滚球科学项目的“前半部分”,这已经比大多数有志成为yabo88滚球科学家的人多了很多行业经验。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

如果你正是这样一位希望从yabo88滚球分析/yabo88滚球仓库(MIS)/商业智能(BI)跳转到yabo88滚球科学家,这篇文章就是为你量身定制的。你可以将这11步作为你能遵循的学习路径。实际上,我强烈建议你在当前的角色中执行这些步骤。开始于你正站着的地方,直到破雾而出,进入yabo88滚球科学!我自己整理的一份最新的大yabo88滚球进阶资料和高级开发教程,大yabo88滚球学习群:522189307 欢迎进阶中和进想深入大yabo88滚球的小伙伴加入。

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在下面的内容中--—商业智能、yabo88滚球仓库师、yabo88滚球员、yabo88滚球分析员都可以互换使用。这些角色和名称几乎没有区别,而且有很多重叠。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

准备好和我一起踏上征程了吗?让我们一步一步地来。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

第一步:进行探查分析并解读分析成果 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

让我以三个BI人员日常报告的例子开始。 可思yabo88滚球sykv.com

示例 1:

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该BI人员已经得到了yabo88滚球结果,其中包含有关城市和地区级别的业务来源,以及业务质量的详细信息。

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示例 2:

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在这里,BI人员为“拒绝分数”列添加了RAG (红-琥珀色-绿) 分析。拒绝分数越低,业务质量越高。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

示例 3: 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

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在本例中,BI人员通过对分析结果进行解读,将报告提升到了另一个层次。你可以看到他从报告中得出的前2个发现。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

这里我只举了一个简单的例子对报告进行解读分析。你可以根据正在分享的信息类型加入更多视觉效果/图表。

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以上哪个示例对于业务用户更有意义? 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

看看上面的3个例子,我倾向于“示例3”,因为它为业务增加了更多价值:

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? 为报告添加了更多可理解性;
? 它还强调了可着手的操作领域;
? 如果你查看那些“发现”,其中一个是区域级别汇总报告后得出的。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

这些实际上能很大地帮助业务人员。当你与高层管理者合作时,你会发现他们中的大多数需要可着手操作的项目,而不想花时间在解释报告和深入分析上。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

想要生成一份类似的报告,一位BI人员应该具有好奇心,关注细节,熟练掌握任何一种工具(Excel/SQL/QlikView/Tableau), 以及业务知识。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

这个技能集不仅限于从事BI的人员。它对于成为一名好的yabo88滚球科学专家也是关键。在大多数情况下,一名yabo88滚球科学家60%—70%的工作是关于业务理解,yabo88滚球探索和对手头问题产生见解。 可思yabo88滚球sykv.com

与其它正在向yabo88滚球科学过渡的人员相比,一位BI人士拥有巨大的优势。你可以从今天开始练习这个技能集,它也将帮助你在现在的工作中做得更好。这是双赢!

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面临的挑战和解决方案: 可思yabo88滚球sykv.com

无法在分析结果与业务之间建立联系:生成见解与你对业务的理解直接相关。我建议你与领域专家联系,并尝试解释它正如何影响着业务指标。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

没有足够时间生成见解:我同意--—你正在紧张的最后期限下,忙着做业务报告,没有时间生成见解。这种情况下,我有2个建议:

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不要开始一个有着非常严格时间表的报告(例如日报)。挑选有较少时间限制的报告任务。月报便是一个很好的开始,因为它们包含重要的信息并且为你深入挖掘信息提供了时间。

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自动生成报告。这将为你节省大量时间,你可以利用这些时间来理解报告并生成见解。你应该学习 Excel/SAS 的宏指令或其它类似自动化报告工具。

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第二步:学习统计学以支持你对于报告的见解 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

是时候用一些统计指标来支持你的见解了。不要把你自己局限在仅仅靠视觉解释来生成见解。看看下面的图--—你的第一反应是什么?

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这个图上可以看到竞争前和竞争后的平均业务来源。现在的问题是“竞争是平均业务来源增长的背后推动力,还是只是一种随机增长?”这里,我们需要依靠某些统计概念来支持我们的见解,比如做 z-检测, t-检测或其它统计检验。掌握好统计知识将在这些处境中帮助到你。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

你应该对以下统计主题有扎实的理解,如果你想进入yabo88滚球科学角色的话:

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? 描述性统计 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

? 平均数,中位数,众数

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? 方差和标准差

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? 概率 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

? 伯努利试验与概率质量函数

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? 中心极限定理

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? 正态分布

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? 推论统计学

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? 置信区间 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

? 假设检验

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? 协方差/相关性 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

面临的挑战和解决方案:

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描述性统计很容易理解,但推理统计的茶不好喝:实践是关键。我建议尽可能地多练习,并对概念有一个直观的理解。在看数学方程前先做这件事。这种方法将帮助你首先关注于应用方面,而不是陷入理论的泥潭中。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

这些看起来都太统计学了,我无法和股东或客户分享:查看这些报告的客户大致有两类。第一类对直观的见解更感兴趣,而另一类(风险/yabo88滚球科学团队)则更关注统计见解。与后一类人联系,并就你的发现展开讨论。此外,这里最好的策略是用他们的语言讨论业务,而不是统计语言。例如,开始时我不会使用“统计显着”一词,听众可能会感到不舒服。我只会说,相比于我们从过去中看到的,这个事件是否有足够大的可能性发生。

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第三步:把你的发现呈现给正确的小组 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

如果你没有和正确的小组分享你的发现,那探查分析和统计分析将不会帮助你进入yabo88滚球科学的角色。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

“讲故事是一名yabo88滚球科学专家必须掌握的关键技能。” 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

这里,我强烈建议在你现有的角色中练习“讲故事”的能力。你可以从以下内容开始:

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始终在你的报告或分析中分享详细的见解;

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分享你的见解并通过演示幻灯片展示你的故事。

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这是一个我个人职业生涯非常受益的基本建议——在你的幻灯片中添加可视化效果。如果是报告或会议演讲,则应该对应你的可视化添加背景。困惑吗?让我用一个例子来解释一下。

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看看下面的可视化。它展示了关于Sachin Tendulkar职业生涯中测试赛的细节。你可以在这里使用图表和数字讨论各种度量。这也展示了为何业务理解如此重要——如果你没有业务经验的话,你根本无法讨论这些指标。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

面临的挑战和解决方案:

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不能向小组传达统计见解:不要总使用单一语言(统计语言)进行沟通。我们应当根据听众来改变我们沟通的方式。例如,你正和一个统计小组沟通,那话语中有很多统计推断没问题。如果你与一个非技术团队沟通,统计和直观结合的方式将更有帮助。

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以前从未分享过见解,怎么开始?你可能有过这样的想法: 可思yabo88滚球sykv.com

这些见解对于业务来说有意义吗?

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我可能误解了这些数字。这将导致沟通不良并产生负面影响。

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你的担心是可理解的,但你不得不从某个地方开始积累经验。我的建议是首先和你的经理、有经验的同事或你的客户分享见解。这将给你信心——这是非常重要的推动力。所以开始练习吧!

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第四步:探索一个开源工具来生成报告或执行检测分析 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

到目前为止,我还没有讨论任何生成报告和见解的工具。我特意回避了这样的问题,例,你该选择哪样工具?哪个是合适的或更好的?这是因为我的目标是让你的关注点聚焦于检测分析、统计概念和磨练你的沟通技巧,这样你可以用你现在工作中的工具来展现你的新发现。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

现在,是时候来学习一种工具了,它具有以下特点:

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? 处理(大量)yabo88滚球的能力;

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? 可视化能力;

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? 建立预测模型的能力(机器学习模型); 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

? 深度学习支持; 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

? 客户服务支持和繁荣的社区。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

你可以在 SAS/R/Python中任意选择,因为这些工具都有以上功能。在这里,你的初始任务是非常具体的,在学习一个新工具的同时,让你自己习惯执行yabo88滚球探索、可视化、检测分析和统计测试。你不需要在这些工具上拥有完整的专业知识(不管怎样,开始时不需要) 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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面临的挑战和解决方案: 可思yabo88滚球sykv.com

没有编程经验:记住,你无需成为该工具的专家。重点是你该用一个新工具来执行相同的练习(如探索,可视化或统计检验)。你将通过练习掌握这些技能和工具。

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当前的yabo88滚球科学团队在SAS上工作,我该转移到Python/R上吗?我建议只从SAS开始。始终选择当前组织中的yabo88滚球科学团队正在使用的工具。这将有助于你向yabo88滚球科学过渡。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

第五步:了解建模/预测建模的步骤 可思yabo88滚球sykv.com

现在终于到了yabo88滚球科学最吸引人的部分——建模!在你投身于研究具体模型前,我建议你首先理解存在的问题类型。

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大体上,我们可以将建模过程分为5步:

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? 定义问题

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? 生成假设

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? 探索yabo88滚球 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

? 模型建立

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? 模型评估和验证

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我将前两步放到后面讲(定义问题和生成假设)。这里我们先讨论探索yabo88滚球。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

探索分析的步骤类似于检测分析,这里我们的主要目标是理解每个变量的行为和它们互相的关系。良好的统计知识将对你有很大帮助。这一步的终点是生成见解和yabo88滚球清洗。你可能需要输入丢失值,检测和处理异常值和执行多种类型的转换。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

面临的挑战和解决方案:

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它是如何区分于检测分析的:它与检测分析类似,添加了yabo88滚球清洗和转换步骤。这里,你的重点应该是进行yabo88滚球探索以实现特定目标,例如判断“给定变量”是否会对目标变量产生影响。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在没有首先陈述问题时,我将如何建立和目标变量的关系?你可以使用定义了问题语句的任何开放yabo88滚球集,并开始练习你的yabo88滚球探索技能。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

第六步:评估模型性能的方法 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在模型构建的过程中,我们在一个预先知道了目标的yabo88滚球集上训练模型,然后将其应用到测试yabo88滚球集上,以预测目标变量。我们显然希望在预测目标变量时足够准确。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

如何检查模型是否准确?我们需要一个能根据实际观察结果去评估模型结果方法。让我们用一个例子来理解这一点: 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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我们有一个客户群,C1、C2和C3。我们估计只有C3会购买产品A。然而事实证明,C2和C3都买了这件商品。这意味着我们的准确率是 66.6%。这个准确率就被称为“评估指标”。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

评估指标将根据你正在解决的问题类型而不同。

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现在你已经决定了评估指标的方法,但你有“实际结果”来评估你的模型吗?你不能跳到未来去准备一个测试yabo88滚球集!在这种情况下,我们保留了yabo88滚球集的一个特定样本,该样本集不用来训练模型。稍后我们用这个样本集来评估模型。这种方法称为模型验证。面临的挑战和解决方案: 可思yabo88滚球sykv.com

有必要知道所有的评估指标吗?不一定。目前,只关注两个评估指标—“RMSE” 和“混淆矩阵”。这两个对于起步已经足够了。你可以使用RMSE应对回归问题,用混淆矩阵来应对分类问题。

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第七步:用线性回归和逻辑回归介绍预测建模

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你已经了解了yabo88滚球集并查看了评估模型性能的指标。下一步是什么? 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

应用建模技术!不要同时学习各种技术。现在只关注两个: 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

? 线性回归

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? 逻辑回归

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这两个技术将帮助你预测连续变量和分类变量。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

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例如:

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线性回归将帮助你预测下个季度保险公司销售代理的预期业绩。

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逻辑回归将帮助你了解交叉销售产品给特定客户的可能性。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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算法太数学化,难以理解:首先你要对这些技术建立一个直观的理解,然后再深入到数学细节。这里我建议采用自上而下的方法,更多地关注实际方面。你必须能够解释模型结果(例如了解该模型是否运行良好) 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

第八步:确定业务问题(与你的角色相关)将其转换为yabo88滚球问题并进行预测

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那么,哪里可以找到你所在领域的yabo88滚球集呢?找到一个商业问题可能很困难。

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你应该与领导层或团队经理交谈,并将他们的业务挑战之一作为你的项目。这里,第一步是将业务问题转换成yabo88滚球问题。然后,开始顺着以下步骤前进(我们在前面第5点中讨论过)——生成假设,收集yabo88滚球,探索yabo88滚球,yabo88滚球清理,模型构建和验证。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

作为一名BI专业人员,你具有的优势之一是你已经熟悉yabo88滚球集中的变量。你的检测分析技能将帮助你理解变量间的关系。你可以跳转到yabo88滚球清理、转换、确定正确的评估度量、设置验证集以及最终构建模型等任务。

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无法找到业务问题:你可能遭遇这样的处境,你无法获得业务问题或不能说服业务/团队经理了解你的技能集。如果这正是你目前的处境,那么你可以试试这些方法: 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

以你自己的能力开始构建模型,以获得更为明确的问题陈述:假设你要分析保险代理逐月的业务来源。你可以在制作分析报告时考虑预测代理们下个月的表现。你可以基于过去已有的人口统计或业绩表现yabo88滚球。一个月后你再来验证你的结果,检查你的预测有多好。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

参加开放的yabo88滚球科学竞赛,提高自己的形象:参加yabo88滚球科学竞赛是一个极好学习yabo88滚球科学的方式,这将提高你的知识和形象,以及了解你相对于世界顶级科学家所处的位置。

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第九步:与企业主分享你的模型结果,获得他们的信任 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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在构建模型后,你应该与你的主管或决策者共享结果(如团队或项目经理)。作为一名yabo88滚球科学专家,分享你的发现是非常重要的(比如哪些特征会对目标变量产生影响)。你还应该围绕模型结果和实际数字之间的比较进行定期更新。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

这个过程将也会帮助你调整和改进你的模型。如果模型运行良好,那么你很有可能获得另外一个任务或参与到核心的yabo88滚球科学团队中的机会。这也正是我们的目标,不是吗?

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我的模型表现不好,那我该怎么办呢?没关系的。你可以进一步研究yabo88滚球集和寻找问题。可以关注不同的算法,它可能更适合你正在解决的问题。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

第十步:不断学习新算法,参加yabo88滚球科学社团,专注构建个人档案 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

在yabo88滚球科学领域,学习永无止境。这是一个不断发展的领域,我们需要同它一起不断进化。至此你已经学习了线性回归和逻辑回归,是时候扩展你的知识,超越自己了。学习决策树,随机森林,甚至神经网络等算法。

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就像我之前提到过的,你应该在实践中学习。拥有算法知识固然很好,但除非你能把它应用于实践中。捡回我们之前用过的yabo88滚球集,并应用这些新算法。你很可能将看到你的模型有了巨大的改善。

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现在,让我们在工具和技术之外更进一步。我想强调在yabo88滚球科学社区构建你的社交网络和个人资料的重要性。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

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开始参加以yabo88滚球科学为中心的会议。你将遇到志趣相投的人,还有可以给你指导的经验丰富的专家。我看到过很多有抱负的yabo88滚球科学人员通过这些活动获得了工作机会,所以我可以担保这确实有用!

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你应该关注个人资料的数字化方面。既然你一直在与yabo88滚球科学项目合作,那就向社区展示你的工作!将代码上传到Gitthub上并开始发布关于你的发现的博客/文章。这将有助于你未来的雇主看到,你对某些项目有着很好的理解。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

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我不能决定我该研究哪种算法:这是一个经典问题。曾让很多有志的yabo88滚球科学家感到困惑。我的建议是研究你现在的组织中使用的算法。这使你的目光聚焦在你们的yabo88滚球科学团队需要的东西上。之前我们提到过组织内部转型,还记得吗?这是一个很好向已有的yabo88滚球科学团队展示你的价值的方法。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

我不知道从哪里找到小组或加入哪里组织?由于yabo88滚球科学的蓬勃发展,有很多相关会议。如果你无法在你所在的城市找到,那你可以自己主办一次。我看到过很多人主动在Linkedin和meetup.com上发布聚会详细信息,并要求加入他们的社交网络。你会对出现的人感到惊讶。

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虽然并没有简单的方法过渡到yabo88滚球科学,但还是有确定的、常有人走的路径。其中之一是从你现在的组织中切换到yabo88滚球科学团队。让我解释一下为什么你该关注这种方式而不是其他路径(至少对于初学者来说): 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

? 你已经知道该领域是如何运作的。面对yabo88滚球集中的某些变量,你非常擅长处理它们,因为你具有所需的业务知识。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

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