
想学大数据?10条激励人心的数据科学家名言_数据分析师培训
几年前,哈佛商业评论说数据科学家的是“二十一世纪最性感的工作”。但你知道做一个数据科学家意味着什么吗?来,我们先看看这些数据科学专家的名言。
Data scientists “tend to be “hard scientists”, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Product at RelateIQ
“数据科学家更倾向于是’硬科学家’ ,相对于计算机专业的,他们更像物理学家。物理学家有强硬的数学背景,计算机技能,并且来自一个靠数据吃饭的领域。他们需要从整体的角度思考,考虑比较宏大的问题。”–DJ Patil, Product at RelateIQ的副总裁
“They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders” – Rchard Snee Emc – See more
“他们需要从数据中找到有用的真相,然后解释给领导者。” – Rchard Snee Emc
“A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician” – Josh Blumenstock
“数据科学家是一个比计算机科学家懂更多统计学,比统计学家懂更多计算机科学的人。” – Josh Blumenstock
“Data scientist is just a sexed up word for a statistician” – Nate Silver
“数据科学家只是‘统计学家’一个性感一些的名字。 ”– Nate Silver
“Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others” – Mike Loukides, VP, O’Reilly Media
“数据科学家收集数据,把数据融入到易懂的形式中,让数据讲故事,并且把故事讲给别人听。”–Mike Loukides, O’Reilly Media的副总裁
“The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero” – Ben Rooney
“数据科学家曾经被誉为戴着披风的超级英雄(当然只是开个玩笑)” – Ben Rooney
“Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data”
“用分析的角度、严格、系统地思考业务问题,然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”– Michael O’Connell, TIBCO的高级分析总监
“Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist”- Shlomo Aragmon
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmon
“They are half hacker, half analyst, they use data to build products and find insights” – Monica Rogati
“他们一半是黑客,一半是分析师,他们用数据来做产品、提出新见解。“– Monica Rogati
“A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class product” – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs
“数据科学家是懂得获取、清洗、探索、建模、解释数据的人,还要融合入侵技术、统计学和机器学习。数据科学家不仅要处理数据,还要把数据本身作为一个五星产品。”– Hillary Mason, Fast Forward Labs的创始人
那么, 数据科学家都做些什么呢?简单来说,他收集数据、清洗、创建数据集、分析数据然后提出新观点。他也尝试用现有的数据预测未来,帮助业务提高产品、服务的质量、顾客粘性。更好的质量意味着更能取悦顾客、获得收益。
这里有数据科学家最应该具备三个的特质:
1.一个优秀的数据科学家知道如何提出好问题
2.理解他手上的数据的结构
3.能够很好地解读这些数据
简单来说,数据科学就是关于提出合适的问题,然后提出有意义的见解来指导正确的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04