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数据科学家需要掌握的10个基本统计技术
本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重***样、降维、无监督学习等。不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。
数学基础：包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。这些数学概念是理解和应用数据科学和统计的基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python或R。编程能力对于处理和分析大规模数据集以及实现统计模型至关重要。
一些数据分析人员会专门清理数据。但如果你想出类拔萃，你就需要掌握每种算法的精髓——数据库基础。SQL是数据库中的核心技术。MySQL、SQL Server和Oracle是使用最广泛的数据库。
数据分析和可视化：数据科学家需要掌握各种数据分析方法和技巧，如描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等。此外，数据科学家还需要学会使用可视化工具（如Tableau、PowerBI等）将分析结果以直观的方式呈现给非技术人员。
python数据挖掘工具包有什么优缺点?
1、第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
2、Python的不足处：不容易维护因为Python是一种动态类型语言，所以根据上下文，同样的事情可能很容易意味着不同的东西。
3、第一个缺点就是运行速度相对较慢。因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。
4、而数据控掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识，因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。文本挖掘是应里驱动的。
5、Numpy：可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起Python内置列表来说，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等库都是基于numpy的。
6、一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。Python的优缺点可以看看传智播客的社区，里面很多技术老师写的相关文章。
python数据挖掘常用工具有哪几种?
Scikit-Learn Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功能强大的机器学习python库，能够提供完整的学习工具箱（数据处理，回归，分类，聚类，预测，模型分析等），使用起来简单。
文本挖掘（TextMinin）是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。文本挖掘的主要目的是从非结构化文本文档中提取有趣的、重要的模式和知识。可以看成是基于数据库的数据挖掘或知识发现的扩展。
常用的数据挖掘工具如下：R：用 于统计分析和图形化的[_a***_]语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语 言，即R语言。
boosting和bootstrap区别
1、Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。
2、同时重抽样后的数据可以得到相较于原观测数据少的噪声点，所以更能获得好的分类器。
3、样本选择上：Bagging***用的是Bootstrap随机有放回抽样；而Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重。
4、extra trees是RF的一个变种， 原理几乎和RF一模一样，有区别有： 对于每个决策树的训练集，RF***用的是 随机***样bootstrap来选择***样集作为每个决策树的训练集 ，而extra trees一般不***用随机***样，即 每个决策树***用原始训练集。
5、bootstrap loader 翻译为 第二阶段引导装入程序 bootloader不用多解释都能理解--上电后执行的第一个程序，它绝对不会依赖内核。
6、下面我们就来看看Bootstrap与Jquery之间的一些主要区别：本质Bootstrap是用于开发应用程序的开源前端框架；Jquery是用于客户端脚本的开源javascript库。
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