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現在不管是在任何行業中，我們都要考慮到後期的職業規劃，Java大數據的職業規劃該如何去做？如何規劃大數據科學職業生涯?數據科學是一個跨學科的領域，這意味著數據科學家要了解多個領域的知識，並成為不同領域的專家。數據科學家必須在以下方面具備堅實的基礎：計算機科學、統計研究、線性代數、數據處理、機器學習、軟件工程、Python編程、R編程、業務領域知識。Java大數據的職業規劃該如何去做？接下來老師給大家詳細的講解一下：
山西學Java大數據要多少錢？
1.練習面試問題
現在，很多網站都有數據科學崗位面試中使用的問題集。沒有企業會讓你死記硬背200個面試問題，但他們確實希望你能夠在代碼(好是Python)或偽代碼中解決基本的數據科學和算法問題。好還要了解基本概念，例如交叉驗證是什麼，維度的詛咒，過擬合的問題以及在實際場景中如何處理它。此外，你還需要能解釋主要數據科學算法的內部細節，例如AdaBoost。 線性代數，統計學和一些基本的多變量微積分的知識也可以幫助你在競爭中搶占先機。
2.在GitHub上構建數據科學作品集
在GitHub上擁有在線作品集(online portfolio)至關重要!
如果你不對學習的內容進行編程練習，也沒有將課程應用於實際數據和現實情景，那麼再好的培訓都是無效的。你需要做數據科學項目，並且盡量使你的項目具有吸引力。
3.向具有多年行業經驗的前輩學習Python和R
行業經驗是無可替代的。比起一位熱心的業餘愛好者(如在線提供的許多課程)，擁有5年以上數據科學行業工作經驗的人將是講師的不二人選。 學習Python和R是一方面，掌握Python和R是完全不同的事情。如果想在這個行業做得好，需要做到掌握技能，而不僅僅是具備基本能力。一定要確保你的講師具有可靠的行業經驗，因為這種經歷會幫助你拿到頂尖的數據科學公司的offer。相比於擁有相關專業博士學位的學者，從擁有行業經驗的專家那里會學到多。
4.管理你的網路聲譽
這似乎與數據科學無關，但它是任何求職的基本要求。想想未來的雇主在看到求職者名姓名後的第一件事是什麼?他會先百度這個名字。當搜尋你的名字時，會出現什麼內容?你的網路資料能否承受以下考驗?
如果有以上這些潛在的問題，你可能需要調整自己的網路個人資料。你可以通過博客文章，成熟的網路評論，甚至為自己創建博客，向世界展現積極的自己。在如今的這個在線、數字、互聯的世界，這對於求職者來說至關重要。
5.加入Kaggle並參加數據科學競賽
Kaggle。com就是你的訓練場。
如果你準備入手數據科學，立即成為Kaggler吧! 或者，如果你更傾向於開發，請加入TopCoder!(TopCoder也有數據科學發展路徑)。 Kaggle是公認的數據科學的發源地，因為Kaggle多年來一直舉辦數據科學競賽，並且是國際上所有頂尖數據科學競賽的集合地。 收到知名公司offer的簡單方法之一就是在Kaggle上獲得盡可能高的排名。 更重要的是，你可以將自己的表現與行業中的競爭對手進行比較。
以上就是老師給大家講解的內容了，希望能對大家有所幫助，在這個職業規劃當中，我們一定要記得保持終身學習的態度。因為機器學習和AI是以驚人速度發展的領域，所以我們要不斷學習新技術自我提升。