成為一個(gè)人的九項(xiàng)必備技能數(shù)據(jù) -0/Works詳細(xì)列舉了加強(qiáng)自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力所必需的九項(xiàng)技能數(shù)據(jù)-2/中，在過去的一年里，人們對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的興趣突然增加。NateSilver這個(gè)名字已經(jīng)家喻戶曉，所有的公司都在尋找獨(dú)角獸，許多來自不同學(xué)科的專業(yè)人士也開始關(guān)注這個(gè)高薪職業(yè)，并將其視為自己可能的職業(yè)選擇。在BurtchWorks招聘的時(shí)候，我們和很多想在數(shù)據(jù) science這個(gè)成長領(lǐng)域發(fā)展的分析師進(jìn)行了討論，提出了具體實(shí)施方案的問題。

各公司對(duì)技能和工具的價(jià)值評(píng)估各不相同，所以這個(gè)列表絕非詳盡無遺，但在這些領(lǐng)域有經(jīng)驗(yàn)的人會(huì)在數(shù)據(jù) science中占有更大優(yōu)勢(shì)。技術(shù)技能:分析1。學(xué)歷-2科學(xué)家學(xué)歷水平很高，其中88%至少有碩士學(xué)位，46%有博士學(xué)位。雖然也有一些名人例外，但一般來說，成為名人-2科學(xué)家需要扎實(shí)的教育背景才能掌握所需的深度知識(shí)。

數(shù)學(xué)技能:微積分是嚴(yán)格要掌握的。不一定要掌握多元微積分，但一定要熟練掌握和運(yùn)用一元微積分。另外線性代數(shù)一定要精通，尤其是矩陣運(yùn)算，向量空間，秩等概念。目前機(jī)器學(xué)習(xí)框架中的很多計(jì)算都需要用到矩陣乘法、轉(zhuǎn)置或求逆。雖然很多框架直接提供了這樣的工具，但我們至少要了解內(nèi)部原型原理，比如如何有效判斷一個(gè)矩陣是否有逆矩陣，如何計(jì)算。

概率分布是什么？雖然不要求熟練，但是必須了解相關(guān)的背景和術(shù)語。Interactive 數(shù)據(jù)分析框架:這里指的不是SQL或者數(shù)據(jù)庫查詢，而是類似ApacheHive或者ApacheKylin這樣的分析交互框架。開源社區(qū)中有很多類似的框架?？梢杂脗鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法來分析數(shù)據(jù)或mine 數(shù)據(jù)。Hive和Kylin都被作者用過。

在科技飛速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)科學(xué)家(數(shù)據(jù)科學(xué)家)無論是在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都有著巨大的影響力。那么，什么是數(shù)據(jù)呢？數(shù)據(jù) 科學(xué)家需要什么技能？什么是數(shù)據(jù) 科學(xué)家？數(shù)據(jù) 科學(xué)家是指運(yùn)用科學(xué)方法和挖掘工具，對(duì)數(shù)字、符號(hào)、字符、網(wǎng)站、音頻或視頻等復(fù)雜、海量信息進(jìn)行數(shù)字化再現(xiàn)和理解，并從中發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)見解的能力。

數(shù)據(jù) 科學(xué)家集成了技術(shù)專家和數(shù)據(jù)分析師的角色。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，后者通常使用企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來支撐。為什么要學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)？統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過搜索、整理、分析、描述等手段來推斷被測(cè)對(duì)象的性質(zhì)，甚至預(yù)測(cè)該對(duì)象的未來的一門綜合科學(xué)數(shù)據(jù)。

我覺得主要有幾個(gè)方面。1)學(xué)好python?，F(xiàn)在公司的數(shù)據(jù)幾乎都可以通過api給你，而python的數(shù)據(jù)功能強(qiáng)大，方便。此外，python在機(jī)器學(xué)習(xí)的很多算法上也是獨(dú)一無二的。另外就是簡單方便快速的迭代開發(fā)，15分鐘寫一個(gè)算法就能看到效果。另外py有一種很酷的感覺。任何程序都可以用matlab和c 來編寫，但我真的不知道有誰愿意投入那個(gè)不酷的盒子:D對(duì)不規(guī)則輸入的處理也給了python一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)).問題是這些文本不能直接作為各種算法的輸入。你需要分詞和分句提取來整理缺失的特征數(shù)據(jù)去掉離群點(diǎn)。在這些時(shí)候，python可以被描述為一個(gè)神器。這里做的14件事，你都可以直接在scikitlearn里面找到相應(yīng)的工具，甚至你還要寫一個(gè)定制的算法來處理一些特殊的需求，也就是100行代碼。

數(shù)據(jù)工程師經(jīng)常專注于軟件工程、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、生產(chǎn)環(huán)境代碼，并確保數(shù)據(jù)在源(收集它的地方)和目的地(提取它并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總處理的地方)之間順暢流動(dòng)，天通苑電腦培訓(xùn)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù) 科學(xué)家需要了解-0的流動(dòng)其實(shí)并不是數(shù)據(jù) stream本身的優(yōu)化，而是數(shù)據(jù)處理的步驟，值是從數(shù)據(jù)中提取的。

對(duì)于在小公司工作的數(shù)據(jù) 科學(xué)家來說更是如此，這也是為什么數(shù)據(jù) 科學(xué)家應(yīng)該能夠?qū)懗龉こ處熆梢灾赜玫拇a。有時(shí)候數(shù)據(jù)工程師也會(huì)操作DAD，有時(shí)候數(shù)據(jù) 科學(xué)家也會(huì)操作ETL，但這并不常見，一般都是在公司內(nèi)部進(jìn)行。比如數(shù)據(jù)工程師可以做一些統(tǒng)計(jì)分析來優(yōu)化一些數(shù)據(jù)庫流程，而數(shù)據(jù) 科學(xué)家工程師可以做一些數(shù)據(jù)庫管理來管理一個(gè)。

征服Da 數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)科學(xué)家的八大技能隨著Da數(shù)據(jù)滲透到各行各業(yè)并負(fù)責(zé)淘洗數(shù)據(jù)。1.因?yàn)閮?yōu)秀-2科學(xué)家就像獨(dú)角獸一樣珍貴難求，而且搶人的不只是科技公司。傳統(tǒng)金融、零售、廣告、教育等幾乎所有行業(yè)都需要數(shù)據(jù)-0。

2、比整體平均工資多113%。當(dāng)然，還是比不上CEO平均每年能拿到74萬美元，但對(duì)于99.99%的上班族來說已經(jīng)足夠了，能拿到這么驚人的工資，數(shù)據(jù) 科學(xué)家的本事真的不是三言兩語能說完的。但是數(shù)據(jù) 科學(xué)家，到底是什么？拔尖數(shù)據(jù) 科學(xué)家最好能掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、編程技巧，并能從中洞察意義，有非凡的直覺，用數(shù)據(jù)幫助公司做重大決策。