數據科學家導論
數據科學家被定義為使用技術和社會科學技能找出模式并管理數據的分析專家。這些人擅長收集、查詢和分析數據，以了解來自各種來源（如社交媒體、電子郵件、智能設備等）的非結構化、雜亂的數據。除此之外，他們還應擅長與數據庫合作，與其他部門合作收集數據，更新與數據庫相關的最新趨勢等。
誰是數據科學家
- 數據科學家是一個使用科學方法、過程、算法和不同系統來提取知識和見解的結構化和非結構化數據的人。他們是分析數據專家，擁有解決復雜業(yè)務問題的良好技術技能，以及探索下一步要解決什么的分析思維</李>
- 你可以稱他們?yōu)閿祵W家、統計學家和計算機科學專家的組合。由于大數據在商業(yè)中的普及，它們變得流行起來。業(yè)務正在以非結構化數據的形式生成大量信息，這需要不同的關注！這個領域是信息的金礦，相信我；數據科學家坐在這座金礦上，提取出無人見過的有用信息</李>
- 大多數數據科學家的職業(yè)生涯都是從統計學家或數據分析師開始的。但如今，由于大數據和Hadoop處理的增強，需要更多。他們不僅負責類似的工作。有一天他們可能會處理文本挖掘項目；第二天，它可能會成為一個預測模型。因此，數據科學家需要熟練掌握各種技術</李>
數據科學家的責任
作為一名數據科學家，你需要對很多事情中的一些負責：
Hadoop、數據科學、統計和；其他
- 從不同來源收集原始數據，并將其轉換為可用格式</李>
- 發(fā)現業(yè)務問題并用數據驅動的方法解決它們</李>
- 精通R、Python、SAS等分析編程語言</李>
- 扎實的統計學知識，如分布、假設等，用于描述性分析</李>
- 了解機器學習、深度學習和文本挖掘等分析技術</李>
- 能夠與技術專業(yè)人士和最終用戶溝通，以確定和翻譯業(yè)務需求</李>
- 模式和趨勢檢測，幫助企業(yè)制定未來路線圖</李>
數據科學家應該知道什么
- 數據科學家應該知道如何從頭到尾處理一個數據科學項目，以及實現該項目背后的技術。對于從各種來源收集數據，數據科學家應該了解SQL/Python/R等基本編程語言或Talend/Pentaho/Spectrum等分析工具。因為現在的數據不僅僅來自表格數據庫，所以對大數據的了解是非常必要的</李>
- 要從NoSQL數據庫或通過web提取數據，可以使用Apache Kafka或Flume或其他分析工具。數據準備是數據科學家的另一項重大責任；因此，他們需要了解數據爭論、數據咀嚼和數據挖掘</李>
- 數據科學家應該充分了解統計數據，以便進行數據分析，從而了解數據的模式和趨勢。他們應該具有分析思維，以理解問題陳述并最終確定解決方法。他們應該具備機器學習/深度學習知識，以便將算法應用于數據。最后，他們應該能夠以數據可視化的形式表示研究結果。為此，他們需要至少了解一種BI工具，如Power BI、Tableau、Qlikview等
我把你搞糊涂了嗎？或者你只是因為這些高條款而害怕？別擔心！我們將首先嘗試糾正我們的基本問題。因此，讓我們繼續(xù)討論它必須具備的技能。
數據科學家技能
做一名數據科學家可不是一件輕松的事。你應該是這一領域的活百科全書，了解機器學習、計算機科學、統計學、數學、人工智能、深度學習、可視化、數據分析等領域的幾乎所有知識！所需的技能是相當合適的，很少有人有幸擁有正確的知識。所以，讓我們試著了解一下成為數據科學家最需要的技能是什么。
研究人員從LinkedIn或Glassdoor等采訪平臺上發(fā)現了最受歡迎的技能，如統計、數據分析等。
這一趨勢表明，數據科學家應該非常精通數據分析，從數據中收集見解，并且應該能夠在原始數據上應用機器學習和統計學。數據科學家應該了解任何一種編程語言，無論是R還是Python。對于數據科學，R是首選，但python很容易學習。默認情況下，高級機器學習、深度學習和大數據框架被認為是數據科學家的唯一選擇。最后是可視化，因為如果不講故事，你就不會被認為是數據科學家職位的合適人選。我們可以將這些技能大致分為三個領域：
- 統計學/數學
- 商業(yè)溝通/領導力
- 計算機科學/編程
1。統計數據
統計學是一個專注于使用統計度量和公式從收集的數據中提取有用信息的領域。因此，所有數據科學家都需要了解深入的統計數據。你需要至少對任何需要概率、分布、異常值等基本概念的數據科學項目進行描述性分析，你將在統計學中學習這些概念。你需要了解統計的核心概念，如描述性統計、分布、假設和回歸。此外，您還需要了解貝葉斯概率理論，其中包括條件概率、先驗概率、后驗概率和最大似然估計。
2。商業(yè)頭腦
數據科學家應該了解他們所從事行業(yè)的商業(yè)問題。他們應該知道哪些問題對業(yè)務很重要，如何利用可用數據處理這些問題，以及這些決策將如何影響業(yè)務。商業(yè)意識現在對于探索新的商業(yè)機會至關重要。
3。編程語言（R/Python/SQL）
盡管市場上有許多統計工具，如SAS、Knime、RapidMiner等，但至少了解一種分析編程語言會讓你在執(zhí)行操作的數學方面變得任性。您可以根據需要操作數據。Python和R是數據科學家使用最多的語言，因為可用于統計計算的軟件包多種多樣。SQL一直是大家最喜歡的，無論你去哪家公司，他們都會測試你在數據科學方面的核心SQL知識。在開始使用之前，非常需要從數據庫中獲取數據；因此，SQL也是成為數據科學家的主要要求之一。
數據科學家在商業(yè)中的好處
以下五點解釋了數據科學家在商業(yè)中的優(yōu)勢：
- 通過數據驅動的選擇，增強管理和業(yè)務能力，實現更好的決策</李>
- 分析組織數據的趨勢，并根據過去的趨勢預測未來</李>
- 從對業(yè)務至關重要的一堆問題中選擇關鍵問題</李>
- 通過挖掘組織當前的分析系統來發(fā)現新的機會</李>
- 專注于合適的目標受眾，以實現組織增長和收入的最大化</李>
結論
是的，成為數據科學家絕非易事。但與此同時，這并非不可能！你只需要有正確的學習和更新精神。這是市場上需求量最大的位置，在未來10年將是一個繁榮期！所以，準備好你的馬，開始用這些驚人的技能填滿你的工具箱，讓這個頭銜成為你的！
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