
作者安德里亚·劳拉,自由作家
“数据科学家”的工作岗位和个人资料每年都在变化。它的工资也是如此,有趣的是,两者都在不断上涨。
随着数据科学家的平均工资突破12.5万美元大关,职位空缺数量增长650%,尽管总体放缓,但这一职位的需求在整个商业市场中表现出了强劲的势头。
从用户在线活动的各个角落收集到了大量的数据。这些数据需要很好地存储、维护和分析,并需要开发系统,以便很好地管理这些数据。数据科学家基本上是数据和技术专家,他们倾向于做好这项工作。像数据分析师、数据工程师和商业智能分析师这样的职位属于相同的权限。
本职位描述包括:
上述职务说明要求在若干领域具有一系列专门知识。此外,在开始从事数据科学之前,您还需要了解数据主要包括数字。因此,如果你不喜欢与数字打交道,那么成为一名数据科学家对你来说可能不是一个很好的选择。
数据科学家的必备技能包括:
1。首先,您需要了解编程:上面所述的工作描述清楚地表明,数据科学家倾向于开发算法和系统,以筛选大量数据,用于业务开发。只有那些对计算机编程有扎实理解的人才能开发出这样的解决方案。这里的软件专门化包括:
2。对数学的热爱:作为一名数据科学家,你会一次又一次地要求你的高中数学技能,包括概率和统计,以及基本的代数和微积分概念。所以,如果你打算成为一名数据科学家;尽快刷这些技能。
3。数据分析专业:存储和同化大量数据被称为大数据。正如前面的工作描述中所述,数据科学家需要开发模型,以帮助获取和分析获取的数据,从而开发有意义的模型和解决方案。这种大数据应用程序开发需要SQL(顺序查询语言,允许算法使用查询调用和获取特定格式的数据)或Hadoop(一种软件库,最终在计算设备集群中分发大数据,以进行更好的分析)方面的专业知识。Spark可以与Hadoop结合使用来处理大型非结构化数据集。
4。讲故事技巧:仅仅收集和分析数据是不够的。数据科学家需要从数据集中处理出有意义的输出,并以利益相关者可以理解和使用的方式呈现它们。因此,它们需要包括各种讲故事的技术,包括数据可视化,以确保输出得到良好的呈现。各种数据可视化工具如Matplotlib、Ggplot和d3.js等都可以用于此目的。要成为一个能干的数据科学家,你至少应该精通其中的一个。
5。熟练地理解和部署机器学习是必须的:作为一名数据科学家,您必须处理各种格式的大量数据,包括结构化和非结构化格式。机器学习将帮助你开发算法,有效地筛选并利用这些数据进行预测。因此,要成为一个更好的数据科学家,你必须掌握机器学习的概念。
6。对业务的透彻理解:作为一名数据科学家,您倾向于通过用户数据来开发业务问题的解决方案。但是,为了有效地开发这些解决方案,您首先需要对业务需求和您倾向于使用大数据解决方案来解决的问题有一个表单。只有这样,您才能开发并提出一个有效的解决方案。
数据科学是现代最有前途的职业之一。所以,如果你想把自己看成一个数据科学家,试着在某种程度上获得上面提到的技能。有各种在线教程可以帮助您了解python、SQL和其他必要的概念。尝试浏览它们,以便对数据科学世界有一个定义良好的介绍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26