原文：
www.kdnuggets.com/2020/11/acquire-most-wanted-data-science-skills.html
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KDnuggets 最近进行了一项调查 ，以了解我们的读者目前掌握了哪些数据科学技能，以及他们希望添加或改进哪些技能。
结果分析显示，在我们 50 项技能中，排名前 10 的最受欢迎技能（按希望拥有的受访者百分比递减排序）是：
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强化学习
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TensorFlow
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深度学习算法
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PyTorch
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AWS（亚马逊网络服务）
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自然语言处理
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Apache Spark
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Docker
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No-SQL 数据库
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计算机视觉
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2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持你组织的 IT
本文将介绍一些免费选项，以帮助你开始学习每项技能。我将指出一两个我认为已经证明其价值的资源，其中一些资源还指向其他经过验证的资源，而不是针对每项技能抛出一堆资源。
请记住，这些是学习特定主题基础知识的方法，在许多情况下，获得足够的专业知识以便日常使用这些特定技能或对其进行深入理解可能需要许多小时甚至多年的实践和学习。但不要因此气馁，赶快开始学习吧。
图 1: 前 10 名最受欢迎的数据科学/机器学习技能
按希望拥有的受访者百分比与现有的受访者百分比绘制
1. 强化学习
强化学习在我们希望掌握的技能中排名第一，51.9%的受访者表示他们希望将其加入自己的技能组合。我熟悉的两个全面的强化学习资源是：
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阿尔伯塔大学强化学习专业 通过 Coursera
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强化学习：导论（第二版，进行中） 由 Sutton 和 Barto 编写
2. TensorFlow
51.2%的受访者表示他们希望提升 TensorFlow 技能或将其加入自己的技能库。这是有充分理由的，因为 TensorFlow 仍然是最具影响力和广泛使用的 Python 机器学习库之一。学习实用 TensorFlow 的一个很好的资源是：
- DeepLearning.AI TensorFlow 开发者专业证书 通过 Coursera
3. 深度学习算法
50.8%的受访者认为深度学习算法是一个值得掌握的技能。随着时间的推移，深度学习不再被视为一时的潮流；最近，Geoffrey Hinton 被引用说“深度学习将能够做一切。”这似乎是至少了解这些算法能做什么的充分理由。理解深度学习基础知识的好地方仍然包括：
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深度学习 由 Goodfellow、Bengio 和 Courville 编著
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DeepLearning.AI 深度学习专业课程 通过 Coursera
4. PyTorch
排名第四的是 PyTorch，50.1%的受访者表示他们有兴趣增加或提升对这一深度学习库的了解。学习 PyTorch 基础知识的最佳地方仍然是 PyTorch 官方教程，网址如下：
5. AWS（亚马逊网络服务）
48.8%的受访者表示他们对学习 AWS 感兴趣，AWS 是亚马逊提供的一系列相关服务。鉴于此，学习这些众多相关服务的基础知识的地方仍然是官方的亚马逊 AWS 培训网站，网址如下：
6. 自然语言处理
自然语言处理仍然是一个受欢迎的技能（或技能组合），48.7%的受访者对此有需求。学习 NLP 的时间投入远不止上几门课程，单纯从数据科学、计算机科学或 AI 背景出发是无法完全掌握的。然而，通过如亚马逊机器学习大学的课程，可以了解一些基本知识：
- 加速自然语言处理 由亚马逊机器学习大学提供
7. Apache Spark
45.3% 的受访者希望了解更多关于 Apache Spark 的信息。大数据不再值得特别关注，因为我们处理的数据大多是大数据，人们普遍认为我们已经知道如何处理它。这正是 Apache Spark 的用武之地。以下文章提供了针对不同目标学习 Spark 的一些见解，并列出了 5 个免费资源。
- 2020 年学习 Apache Spark 的 5 门免费课程 由 Javin Paul 提供
8. Docker
对于数据开发领域，尤其是数据 DevOps 和数据工程领域的人来说，Docker 正变得越来越重要。因此，44.9% 的受访者对了解更多关于这项技术的内容感兴趣，以便将其添加到他们的技能列表中。以下是一篇从数据科学家的角度探讨 Docker 的文章：
- 为数据科学家简化 Docker 由 Gagandeep Singh 提供
9. NoSQL 数据库
NoSQL 是一个广泛的术语，涵盖了各种不符合传统 SQL/关系数据库模式的数据库引擎和技术。因此，该术语在功能上包括图数据库、键值存储、列式数据库和文档存储等数据库类型。这些数据库各不相同，但共同点在于它们在关系模型不可行时被使用。43.0% 的受访者希望了解更多内容，本文可以帮助他们初步了解，并指引他们向正确的方向进一步学习。
- NoSQL 教程：NoSQL 数据库的类型、定义及示例 由 Guru99 提供
10. 计算机视觉
最后，在第 10 位，计算机视觉是一项（或一组相关技能）42.7% 的受访者希望掌握的技能。与 NLP 类似，计算机视觉领域的精通远比参加一门课程要复杂，但—也类似于 NLP—通过 Amazon 机器学习大学的课程可以实现对基础知识的初步理解：
- 加速计算机视觉 由 Amazon 机器学习大学提供
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