Navin Manaswi： 建议他们花更多时间掌握 Python、机器学习和深度学习。这也取决于他们想担任的角色。如果他们想加入咨询公司、电信公司或供应链公司，他们需要专注于商业智能（数据可视化与基础统计相结合）
您建议当前的数据分析师如何跟上步伐？
Navin Manaswi： 最终，人工智能 埃及手机号码列表 将成为每个行业中每项业务的新纤维。就像 IT 在 21 世纪开始普及一样，人工智能很可能在未来十年内普及。我们需要跟踪新趋势，不断学习、忘却和重新学习。创新是人类的下一代语言，因此我们需要创新自己和世界。
当您招募新人和经验丰富的人才时，您会寻找哪些技能？您是否会查看 Kaggle、AnalyticsVidya 等开源平台上的候选人资料？具体来说，您会如何评估？在 Kaggle 上学习内核是否能很好地展示技能，还是参加竞赛才是主要考量因素。
Navin Manaswi： 我通常会提供一些挑战，并要求一天时间来完成。根据他的解决方案，我会发起并进行技术面试。Github 帐户、Kaggle 分数有助于选择。
对于好奇且雄心勃勃的数据科学家来说，印度的分析、深度学习和人工智能领域的初创生态系统如何？
Navin Manaswi： 我认为在初创公司工作具有巨大的价值，因为创新和快速学习非常普遍。人工智能需要创新和快速学习的精神。大多数大公司在采用最新技术、技巧和框架方面都落后于初创公司。
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