Python在就业市场:快速网站开发vs前景数据科学

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本节课内容概览了Python新手在就业市场上的两个主要选择方向:网站开发和数据科学。网站开发由于需求量大,入门门槛较低,得以快速就业;常见的技能需求包括掌握HTML、CSS和JavaScript等前端技术,以及后端开发相关技能,如使用Flask框架。然而,该领域技术更新迅速,可能导致学到的知识很快过时。与之相对,数据科学的需求量虽然相对较少,但因其对数学和统计学底子的高要求,保值性高。数据科学包括数据分析、机器学习、深度学习和人工智能等领域,对专业素养要求更高。金融行业特别是量化投资和风控建模是数据科学家更赚钱的方向之一。此外,生物信息学是一个探索人类生命之谜的有趣领域,需对DNA数据进行分析,用于疾病研究等关键领域。最后,课程提倡以编程来改善认知世界的方式,并倡导远离社会上的消极舆论和不良从业行为,以技术对社会做出积极贡献。
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Fintech
担任持牌照消费金融模型专家一职,发明金融风控模型算法,和中科院,网易云,腾讯,百度,爱奇艺,清华大学保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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