Shweta Gupta：我认为你这个答案已经涵盖了

[tanjimajha12]

Shweta Gupta：Aviravasal 问我是否已完成 Digital Vidya 的数据分析课程。我该如何在日常工作中练习或训练自己以掌握这一分析领域？进入该行业需要具备哪些条件？
Kunal：当然，如果你想进入这个行业，从事实际工作，你应该在申请之前尝试在你的简历上至少获得两到三个项目。在申请各种职位之前，你应该在简历上至少获得两到三个项目，这些项目可以来自黑客马拉松，这些项目可以来自竞赛，这些项目可以来自开放数据集，这些项目也可以来自你的业务问题。你所在的公司如果存在可以使用数据 加纳手机号码列表 解决的问题，你可以使用它。你还应该做的是，一旦你解决了一个问题，就创建一个 GitHub 个人资料，将你的代码放在 GitHub 上，在社交媒体上向人们展示你所做的事情，从业内人士那里获取反馈。你可以在 LinkedIn 上写下你的方法。我的意思是，一旦你完成了某件事，就向全世界展示它，接受反馈，把它放在你的数据资料上，在社交媒体上与人们分享，接受关于如何更好地解决该特定问题的反馈。与业内人士交流，一旦你解决了四到三个问题，那就是申请业内各种工具的最佳时机。在行业中，如果你申请的是实践职位，他们通常会询问你的经验，而这些经验应该来自一些比赛和数据集。这就是我建议的开始，在早期，我会说要不断尝试，不断学习新东西，这个领域变化非常快，非常动态。几年前，深度学习还没有一个领域。今天，那里有很多工作要做。打好基础知识，不要直接跳到高级主题。建立你的统计基础，常见的机器学习算法。但是一旦你建立了这些，就要继续学习，然后不断提高自己。

人们在打好基础之后应该学习的下一步，即深度学习。我认为你的最后一个问题是，数据科学中的一些下一代工具是什么，我认为这与用同样的答案总结一下有关。
Kunal：感谢你们邀请我，很高兴能与大家交谈并帮助他们解决任何可能存在的分析问题。非常感谢你们邀请我。