通过报告和可视化传达结果

[ujjal22]

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数据科学家
作为数据科学家，您将使用 PySpark 的功能来执行数据管理和操作以及开发和部署机器学习模型。您的统计知识和编程技能将帮助您开发有助于决策过程的模型。

关键技能：
扎实的 Python、PySpark 和 SQL 知识
了解机器学习和人工智能概念
熟练掌握统计分析、定量分析 萨尔瓦多电话数据 和预测建模
数据可视化和报告技术
有效的沟通和表达能力
使用的关键工具：
数据分析工具（例如 pandas、NumPy）
机器学习库（例如 Scikit-learn）
数据可视化工具（例如 Matplotlib、Tableau）
大数据框架（例如 Airflow、Spark）
命令行工具（例如 Git、Bash）
机器学习工程师
作为机器学习工程师，您将使用 PySpark 准备数据、构建机器学习模型以及训练和部署它们。

关键技能：
熟练掌握 Python、PySpark 和 SQL
深入了解机器学习算法
深度学习框架知识
了解数据结构、数据建模和软件架构
使用的关键工具：
机器学习库和算法（例如 Scikit-learn、TensorFlow）
数据科学库（例如 Pandas、NumPy）
云平台（例如AWS、Google云平台）
版本控制系统（例如 Git）
深度学习框架（例如 TensorFlow、Keras、PyTorch）
数据分析师
作为数据分析师，您将使用 PySpark 探索和分析大型数据集、识别趋势并通过报告和可视化传达您的发现。