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高德娱乐:数据科学:哪些技术是热点(哪些不是)?

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杰夫•黑尔(Jeff Hale)的分析显示,尽管对数据科学技能的需求不断上升,但这种需求的性质基本保持不变。考虑到数据科学领域的技术起起落落的速度有多快(还记得Hadoop吗?),即使在一年的时间里,我们可能也会看到技术偏好的更多变化。高德平台在个人电脑方面占有很大的份额,其收入的四分之三以上都来自该公司,并且最近已使其高德平台智能手机业务重新恢复盈利。相反,我们发现了一个(有点)显著的停滞状态,它不断地提醒我们:学习Python从来都不是一个坏时机。
 
这是Python的世界……
 
从2018年10月10日开始,黑尔从领英、SimplyHired、Monster和AngelList上撤下与数据科学相关的工作列表。2019年,由于在提取领英数据时遇到困难,黑尔删除了这个来源。如果你看看招聘启事和简历中列出的最受欢迎的数据科学技术,并将2018年与2019年进行比较,你会发现变化不大。Python过去是、现在也是数据科学领域最主要的编程语言,而R语言在过去一年里的受欢迎程度有所下降。
 
然而,在2018年到2019年之间,情况发生了变化。例如,PyTorch的受欢迎程度呈爆炸式增长,而更传统的专用工具,如SAS和Matlab,则继续下降:
 
如果您不熟悉PyTorch,您很快就会熟悉它。由谷歌开发的TensorFlow通常是那些关注数据科学框架的人的首选,而由Facebook开发的PyTorch之所以流行,其原因与MongoDB等非关系型数据库日益流行的原因基本相同:灵活性。
 
正如Yashwardhan Jain所写,
 
两者之间最重要的区别是这些框架定义计算图形的方式。Tensorflow创建静态图,而PyTorch相信动态图。在高德代理5G功能出现之前,许多IoT设备使用低功耗无线个人局域网(LoWPAN)技术传输数据。LoWPAN,也称为高德代理6LoWPAN,是一个无线网状网络,其中每个节点都拥有自己的IPv6地址。这意味着什么呢?在Tensorflow中,首先必须定义模型的整个计算图,然后运行ML模型。但是在PyTorch中,您可以随时定义/操作图形。这对于在RNNs中使用可变长度输入尤其有用。
 
此外,PyTorch与Python的相似之处在于,它比TensorFlow更容易学习,而且“构建ML模型感觉更直观”,Jain说。尽管如此,作为一个相对较新的ML框架,PyTorch在社区和其他资源方面仍然落后于TensorFlow。
 
说到社区,这是Hale发现的另一个明显的结论:在数据科学中,开源作为一个整体正在上升。是的,有一些勇敢的、专有的工具不断地出现,但是开源占据了排行榜的主导地位。无论单个项目的受欢迎程度是上升还是下降,开源作为一个类别都在不断增强。
 
那么你应该怎么做呢?
 
缓慢变聪明……
 
根据Hale的说法,与其试图掌握上面的技术列表,不如“一次专注于学习一项技术”。他推荐什么菜?
 
Python(用于一般编程)
 
panda(用于数据操作)
 
学习库(学习ML)
 
SQL(查询)
 
Tableau(用于数据可视化)
 
云平台(用于运行模型/应用程序)
 
TensorFlow(最流行)或PyTorch(增长最快)(用于深度学习)
 
幸运的是,其中大多数都是开源的,并且/或者很容易以很低的成本访问。因此,对于高德娱乐AI来说,讨论是在前面进行的。我们看到的-这确实是一件好事-是认真对待AI的高德娱乐平台通常也会投资于道德培训。在数据科学驱动的未来,这是最有希望的事情之一:与过去相比,进入的成本相对较低。
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