京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据科学家日常工作的15项原则
作为一个数据科学家,我为我的日常工作总结开发出15项原则,这些是我本人也遵循的:
1、不要用数据说谎或吹牛: 对经验性证据要诚实坦率。最重要的是不要用数据自欺欺人。
2、建立永久工具并分享给他人: 花费一些日常工作时间去建立一些能使自己和他人生活变得轻松的工具(译者补充:我为人人,人人为我)。我们可是该死的人类,我们应该是工具的制造者!
3、不断自我教育: 看在佛祖的份上,你可是个科学家哦。去阅读研究生水平的核心数学和统计方法教材吧,永远不要安逸于你在走廊里从同事那得到的对某个方法的拙劣解释,学习基本原理可以让你玩出花样来。阅读最近的论文,参加研讨会,发表和评论论文。对此没有捷径。
4、提高你的技能: 学好一种语言,这样你才能被称为行家里手。其他语言也要学到能与别人沟通。不要忘记,SQL和英语很象,这个星球上每个白痴都能说,但你只有真正掌握它才可以写出优美的诗篇。学习一种编译性语言、一种解释性语言,和R语言。或者只需要学习R!它是丑陋的,但它会给你一个优势。搞透Matlab,你已经不再是没毕业的学生了。学习Unix,即使你平时使用Windows,学习sed和grep等所有那些东西,你可以用bash和powershell做些奇妙的事情。如果你愿意,也学学Hadoop,但要知道它是一个蹩脚的系统。
5、明白数据科学家有个生存意义 “踢人们屁股并让他们震惊”: 每天做一件与此相关的事。(译者注:kick ass在一般情况下指“很厉害;很拽”,但对于数据科学家来说,通常是用数据来揭示人们错误或具有危险性的行为,以此引起关注,所以用本意“踢屁股”反而比较合适)
6、通过向别人展示工作来经常挑战自我:不要害怕一些恶棍会批评你的工作,粉碎他们。如果你想害怕蟑螂的话,那你就不要走路了!
7、不要吝惜知识,也不要害怕问问题: 有些人对他们的知识缺乏信心,不去分享它,原谅他们,但不要成为他们中的一个。
8、先开发出一些思路,然后听取别人的看法,利用他们关于这一领域所知道的知识,但不要让你自己被其束缚: 如果他们真牛到可以用他们所知道的来解决问题,他们就不会来找你要解决方案了。
9、出去和人们在一起,与之交谈,互通有无,他山之石可以攻玉。
10、为你温和的代码建立个令人印象深刻和交互性强的用户界面: 代码是我们的语言(译者注:但不是用户的,所以……),让你的代码通过好的UI来闪耀光辉吧。
11、有效使用可视化技术,避免难以理解的图形: 可视化的唯一用途是使数据易于理解而非令人困惑。
12、学习新技术,努力理解经典技术的原理
13、多揽多做: 这就是天才工作的方式。不要害怕提出创造性的想法。你听说过“低调说话,高调做事”?不要觉得这很华丽,这其实是无能鼠辈工作的方式,不要成为他们中的一个。
14、保持创造力和关注: 你可以通过创造力和关注取得成功(咖啡因对这个有点帮助,但别过头儿)。
15、积极起来,努力工作。如果有人想阻止你,只管碾碎他们。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22