如何尝试创建自己的CSS框架？

SAS可能是最数据科学家不常用的平台之一了，但从另一方面看，这也意味着SAS的使用者拥有独一无二的技能，能做到一些大多数数据科学家力所不能及的事情。

Python和R是数据科学家和机器学习工程师都使用的典型编程语言，而SAS则是另一种语言。它与SQL类似，都关注数据本身。笔者在攻读理学硕士学位的初期，便首先使用了SAS来学习数据科学。

SAS的全称是数据分析系统(Statistical Analysis System)。数据科学家有时会感觉身陷于机器学习的黑箱之中，学习SAS则能细化对数据的理解。在数据科学的面试中，如果招聘经理问到无法用常见Python数据科学库来解答的问题，此时对数据的细化理解就大有帮助。

SAS的显著优势在于用Q-Q图、直方图和残差图来进行正态分布检验，并进行ANOVA和MANOVA(方差分析和多元方差分析)等测试。

该资格证书的正式名称为“SAS程序员专业证书(SAS Programmer ProfessionalCertificate)”。该证书也可由Coursera发放，你可以免费报名并付费收取证书。不过尽管这些资格认证和课程通常免费，考试或实体证书一般会收取费用，但你仍可免费学习大多或全部的课程。

你可从中学到SAS编程语言的技巧，探索不同的数据类型。这一证书及其课程对职业生涯有着深刻影响：

• 21%的人在课程结束后开启了新的职业生涯
• 50%的人获得加薪或升职

IBM Data Science — Python

上述的证书及其相应课程主要涉及数据科学的某些特定方面，这一证书则涵盖了数据科学的大部分整体流程。该资格证书的正式名称为“IBM 数据科学专业证书(IBM Data Science ProfessionalCertificate )”。与 SAS证书类似，这一证书也可由Coursera发放。

该证书涵盖内容更为广泛，下列是这一专业资格认证所对应的九个课程：

• 什么是数据科学?
• 数据科学工具(Jupyter Notebook、RStudio IDE等)
• 数据科学方法论(计算能力、部署等)
• 数据科学和AI中的Python(类型、变量、类、模块等)
• 数据科学中的数据库和SQL(结构化查询语言等)
• 使用Python进行数据分析(Pandas、Numpy、Scipy等)
• 使用Python进行数据可视化(Matplotlib、Seaborn等)
• 使用Python进行机器学习(分类、聚类等)
• 应用数据科学顶点课程(RESTfulAPI调用、Folium等)

如上所示，该资格认证将近涵盖了数据科学甚至是机器学习的方方面面。结合个人目标和申请意愿，这一课程几乎可以替代学位，有下列数据为证：

• 46%的人在课程结束后开启了新的职业生涯
• 19%的人获得加薪或升职

这些惊人数据使之成为了最有帮助的课程与资格证书之一。近100万人浏览了该证书主页，足以说明这一课程深受欢迎。笔者推荐那些想要建立数据科学整体观的人参与这一课程。

Tableau

（编辑：宣城站长网）

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