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第16章 数据分析师或数据科学家（第5页）

- 熟练使用 python 中的高级库，如 tensorFlow、pytorch 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。