2021年数据科学完整路线图

本视频将详细介绍2021年成为数据科学家的完整路线图。视频作者每年都会制作类似的视频，今年还将加入一些更新，这些更新来自最近成功转型为数据科学家的专业人士。视频将深入探讨他们的路线图，并鼓励观众观看至结束并分享视频。

视频首先介绍了数据科学家的定义、数据科学项目的生命周期以及数据科学家的工作内容。接着，视频解释了人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和数据科学之间的区别。

视频指出，AI 是一个更大的概念，旨在创造能够自主学习的智能产品。ML 则是 AI 的子集，利用统计工具分析、可视化和预测数据。DL 又是 ML 的子集，其目标是模拟人脑。最后，数据科学家利用 ML、DL 和 AI 的部分内容，将它们整合到工作中。

视频强调，理解这些概念之间的区别对于理解数据科学家的角色至关重要。

据哈佛商业评论，《数据科学家》是“21 世纪最性感的职业”。 这还不够让你对数据科学了解更多吗！ 在数据空间的世界里，当组织处理着 PB 级和 EB 级的海量数据时，大数据时代就出现了。 直到 2010 年，数据存储一直是各行各业的难题。 现在，随着 Hadoop 等流行框架的出现解决了存储问题，重点就转移到了数据处理上。 而这正是数据科学发挥重要作用的地方。 如今，数据科学的发展方式多种多样，因此，每个人都应该通过学习数据科学是什么以及如何为其增值来为未来做好准备。 Kite 插件与所有主流编辑器和 IDE 集成，在您键入时提供智能代码补全和文档。 我已经使用 Kite 几个月了，我非常喜欢它！ 我已经把所有产品都列出来了。