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第16章 数据分析师或数据科学家（第5页）

等进行模型开发和训练。

3.

项目实践

-

参与开源项目或在工作中争取负责更复杂的数据科学项目，积累实际经验。

4.

学术研究

-

阅读相关领域的学术论文，了解最新的研究成果和技术趋势。

5.

学习大数据处理技术

-

了解

hadoop、spark

等大数据处理框架，能够处理大规模数据。

6.

获得相关认证

-

考取一些数据科学相关的专业认证，增加竞争力。

7.

建立个人作品集

-

在

github

等平台上展示自己的项目成果和代码，便于向潜在雇主展示能力。

8.

拓展人脉

-

参加数据科学相关的会议、研讨会和社群活动，结识行业内的专业人士，获取内推和职业建议。

9.

提升解决问题的能力

-

培养从复杂业务问题中抽象出数据科学问题，并提出创新解决方案的能力。

10.

持续学习和更新知识

-

数据科学领域发展迅速，要保持学习的热情和习惯，跟紧前沿技术。

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