在现代信息技术时代，数据科学自学有大量的免费资源。事实上，您甚至可以从无数可用资源中设计自己的数据科学课程。虽然从课程工作中获得的知识对于打好数据科学的基础是必不可少的，但你需要记住数据科学是一 ...
2022-03-14在这个前所未有的流行病时期，许多人发现他们的职业生涯受到了影响。这其中包括一些我曾经工作过的最有才华的数据科学家。在与一些亲密的朋友分享了我帮助他们在下岗后找到新工作的个人经历后，我认为 ...
2022-03-14自由数据科学家Arnuld谈数据 埃里克·韦伯（是的，那个长得不错的家伙带着一只可爱的狗）最近在LinkedIn上写了一篇帖子，讲述了当他开始数据科学生涯时，他希望自己能少做的10件事。这篇文章是我通过这十点 ...
2022-03-14罗曼·奥拉克，数据科学家。 我收到许多信息，向有抱负的数据科学家寻求建议。我不是职业建议方面的专家，所以对我写的一切都持怀疑态度。 我根据我对这个领域的观察和我多年来积累的经验给出建议。这是 ...
2022-03-14我已经在iZettle工作了大约四年了。我在这家公司的旅程并不是以机器学习工程师的身份开始的，而是随着我在公司的成长而过渡到机器学习工程师。 我的正规教育是计算机科学/软件工程，事实上我已经做了大 ...
2022-03-14网飞数据工程师欣然·威贝尔。 尽管数据工程师(DE)是2019年增长最快的科技职位，但没有太多关于数据工程面试期待什么以及如何准备的在线资源。 在过去的一年里，我在湾区的几家科技公司面试了数据工程师 ...
2022-03-14随着数据在业务中扮演着越来越重要的角色，数据专业人员的需求仍然很高。尽管数据科学劳动力短缺，但这个领域可能是一个竞争激烈的领域。如果员工想增加他们获得理想职位的机会，他们可以在简历上增加一些变化 ...
2022-03-14Pini Raviv，以色列初创公司的软件工程师和前端团队负责人。 数据科学是一个很好的工作领域，但像其他高度专业化的领域一样，你必须处理工作中的挫折。 根据我的经验，工作场所问题的主要来源是业务主管 ...
2022-03-14数据现在被认为是增长最快、价值数十亿美元的行业之一。因此，公司和组织正试图最大限度地利用他们已经拥有的数据，并确定他们仍然需要捕获和存储哪些数据。此外，对数据科学家来说，理解这些数字的意义并为混 ...
2022-03-14这篇文章是为那些属于下列类别之一的人准备的： 你没有大专学位，但你对数据科学感兴趣。 你没有STEM相关的学位，但你对数据科学感兴趣。 你在一个与数据科学完全无关的领域工作，但你对数 ...
2022-03-14谷歌“数据科学家的基本技能”。结果最多的是一长串专业术语，名为hard skills。Python、代数、统计和SQL是一些最流行的方法。后来，就出现了软技能-沟通、商业头脑、团队合作精神等。 让我们假装你是一个 ...
2022-03-14数据科学家泰勒·理查兹@脸书 大约每个月，我都会收到一封电子邮件，问我如何进入数据科学，我已经回答得够多了，所以我决定把它写在这里，这样我就可以把人们链接到它。所以如果你是这些学生中的一员， ...
2022-03-14介绍 2020年3月，我接到一个电话，通知我将休假，直到另行通知--非正式地意味着我将得到学习的报酬。我知道我在休假期结束后被解雇的可能性很高，因为我没有积极工作的项目。 尽管我在工作中没有做 ...
2022-03-14由数据科学家米斯拉·图尔普 作为一名资深数据科学家被视为一种圣杯，尽管许多人并不知道担任一个高级职位的真正含义。最常见的印象是，作为一名资深数据科学家意味着你知道关于数据科学的一切，你是一 ...
2022-03-14如果你是一名软件工程师，在一家数据公司找工作，我会告诉你一个公开的秘密--大数据的爆炸性增长意味着世界是你的。作为一名招聘经理，我可以告诉你，大多数工作在薪酬、头衔、福利和额外津贴方面都并驾齐驱 ...
2022-02-28作为一个初学者，我有很多关于如何开始的问题？我如何学习，或者我从哪里得到的想法工作的项目。于是，经过长时间的搜索，我找到了一个关于数据分析的项目。我花了3天时间写代码，我很高兴我的第一次尝试，但 ...
2022-02-28在我以前的文章初学者数据科学统计指南和推断统计数据科学家应该知道中，我们讨论了几乎所有的统计基本知识(描述性和推断性)，它们通常用于理解和处理任何数据科学案例研究。在这篇文章中，让我们稍微超越一 ...
2022-02-28数据科学家的就业市场比以往任何时候都更加活跃，并有望在未来几年迅速增长。美国劳工统计局预测，到2026年，可用职位数量将增加约28%。 公司正在向市场研究和商业分析投入大量资金，为长期数据科学家和该领域 ...
2022-02-28我相信这些课程是如此重要，因为它们有助于拥有一个成功的数据科学职业生涯。读完这篇文章后，您会意识到，要成为一名优秀的数据科学家，不仅仅是构建复杂的模型。 话虽如此，以下是我在数据科学生涯中学到 ...
2022-02-28剧透：有3万美元的差异。 成为数据分析师和数据科学家有什么好处？数据分析师和数据科学家的主要区别是什么？他们是同一份工作吗？数据分析师和数据科学家哪种工作薪水更高？你是怎么科学数据的？ 自从 ...
2022-02-28在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13
