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5、附加的训练
根据简洁明了的训练来提高您的技能。
1、学习应用SQL编号
SQL简介：把握关联数据库（如mysql，sql server和PostgreSQL）中查看表的基本知识。
在SQL中连接数据：将2个或三个表连接在一起，应用集合论组成表，并在PostgreSQL中解决子查询。
初级SQL：把握必需的繁杂SQL查看，以回应各种各样数据科学问题，并提前准备健硕的数据集以在PostgreSQL中开展剖析。
PostgreSQL引言统计数据和窗口函数：学习怎么使用窗口函数（SQL杀手锏）为剖析和数据工程项目建立查看！
在PostgreSQL中解决数据的作用：学习最重要的PostgreSQL函数公式，以解决，处理和变换数据。
主题风格包含挑选 列，过虑行，聚合函数，排列，分类和连接。
2、学习应用R计算机语言开展编号
R是特意为解决数据而搭建的计算机语言。
R在科学研究工作人员和遗传学家中很时兴，而且有大批量的小区奉献程序包。
R简介：根据解决矢量素材，引流矩阵和数据帧等通用性数据构造，把握数据剖析的基本知识。
初级R：根据学习if语句，循环系统和向量函数，再次变成R武士的旅途。
Tidyverse简介：应用tidyverse（R中功能齐全且时兴的数据科学专用工具结合），逐渐探寻和交互自身的数据的途径。
3、学习应用Python开展编号
Python简介：应用Python计算机语言和用以计算机的应用的NumPy程序包把握数据科学的基本知识。
初级Python：根据应用Matplotlib建立可视化效果并应用小熊猫实际操作DataFrame，可以提升您的数据科学技能。
Python数据科学辅助工具（第1一部分）：学习用Python撰写自身的函数公式的方法及其范畴和处理错误等重要定义。
Python数据科学辅助工具（第2一部分）：根据学习迭代器和目录了解来再次创建当代数据科学技能。
在Python中导进数据的简介：掌握怎样从各种各样来源于（例如excel，SQL，SAS和立即从Web上）将数据导进Python。
应用小熊猫开展数据解决：应用世界最受大家喜爱的Python数据科学程序包来解决数据并测算归纳统计数据。
