在2024年，資料科學領域是否已經過度飽和？

在2024年，資料科學領域是否已經過度飽和？

雖然數據科學職場的競爭較之數年前的初生階段更為激烈，但稱其過度飽和則忽略了該領域所經歷的動態擴展與多樣化。當下，數據科學已涵蓋各種專業領域與角色，體現出其幾乎融入每一個行業的整合性。

誰提供的資料科學課程最為出色？

總結來說，以下是我們最受欢迎的十門數據科學課程：
IBM數據科學課程：來自IBM。
Python數據科學、AI與開發課程：來自IBM。
數據科學課程：來自約翰霍普金斯大學。
Google數據分析課程：來自Google。
數據科學入門課程：來自IBM。
數據科學是什麼？：...
應用Python數據科學課程：來自密歇根大學。
更多課程...

成為數據科學家是否仍舊值得？

然而，工作需求正在發生變化。根據美國勞工統計局的數據，數據科學家職位將繼續在2024年成為增長最快的職業之一。從2022年到2032年，預計職位空缺的增長率將達到35%。

對於AI來說，Python是否不可或缺？

在AI開發領域，編程人員不僅需要精通Python編程語言，還需具備對特定庫的深厚理解。當提及Python中用於AI和ML的庫時，我們可以列舉出諸如Scikit-learn、Pandas、Keras、TensorFlow、Matplotlib、NLTK、Scikit-image、PyBrain、Caffe或StatsModels等範例。這些庫在AI開發過程中扮演著至關重要的角色。

資料科學這一領域是否已經過時？

5. 我們是否仍需要數據科學家？儘管人工智能有所進步，但數據科學家依然不可或缺。數據科學家的角色可能會有所演變，更加注重於算法和數據科學過程，而非僅僅是編程。

學習軟體工程還是資料科學，哪一個更為優越？

倘若您對機器學習或數據科學中的數學層面更感興趣，那麼這份工作將會帶給您更多的樂趣。若此同樣適用於您，並且您享受跟進編程趨勢以及理解不同編程語言的過程，那麼軟體工程可能更適合您。

Python能否取代SQL的地位？

Python與SQL雖能執行部分重疊的功能，但開發者在進行直接數據庫作業時，通常選擇SQL；而在進行更廣泛的程式設計應用時，則選擇Python。選擇使用哪種語言取決於您需要完成的查詢。

我應該先學習Python還是SQL來從事數據科學呢？

在數據科學領域中，SQL 對於處理存儲在資料庫中的數據是不可或缺的。此外，您也需要使用 Python 程式設計來實現機器學習演算法並創建模型。然而，在數據科學中，有各種不同的角色並不要求您從事機器學習演算法的工作。在這樣的情況下，您可以先學習 SQL。

Pandas是否能夠完成SQL的全部功能？

Pandas 不僅支援列（column）的元數據，更進一步地支援行的元數據，這是 SQL 所無法做到的，因為 SQL 只支援列的元數據。與資料庫類似，Pandas 支援列的元數據，也就是列標籤（column labels）。但 Pandas 更進一步地，透過行標籤的形式，支援行級別的元數據。這樣的設計，在我們需要以直覺方式組織和引用資料時，顯得尤為便利。

在接下來的十年間，哪些職業將會被人工智慧所取代？

預計到2023年可能面臨被取代風險的工作
運輸與儲存業...
餐飲與零售業...
辦公室與行政支援職位...
銷售與營銷...
醫療與社會援助角色...
設計與視覺藝術...
醫療專業人員...
教育專業人員
更多項目...•

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