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数据科学是一个日益流行的话题。随着这个行业越来越受欢迎，数据科学家的收入成为了人们关心的话题。数据科学高薪背后的原因是人们正在意识到大数据的力量，并希望用它来推动明智的业务决策。但与此同时，不同公司对于数据岗位的薪资差距也越来越大。在本文中，我们一起来探索数据科学中高收入的重要特征。

初级数据科学家和高级数据科学家之间有着显著的差异。除了工作时间的长短以外，他们还有什吗其他区别？这篇文章中，我们将讨论初级和高级数据科学家所需的不同技能和职责期望。我们将通过岗位的主要差异和职责期望、所需的技术能力和期望、为什么软技能很重要，以及哪一项软技能很重要进行详细讨论。

精益分析（Lean Analytics）可以引导你朝着正确的方向前进，无论你是一个初创公司的创始人，还是想从内部引发变革的成员，最大的挑战莫过于创造出人们真正想要的产品。它背后的核心理念是：通过了解你的业务类型和所处的阶段，你可以跟踪和优化当前业务的最重要指标，帮助公司通过数据判断最佳产品和定位，让公司更快更好地发展。

作为一名数据科学家，你需要掌握许多技术方面的技能，如编程、统计、SQL等。然而，一项专门的技能只能让你在一个特定的职位发展，真正能让你脱颖而出的是你的软技能，因为这是业务中每个人都能理解的技能。因为数据科学家需要学习软技能，所以我想在这篇文章中概述如何改善数据科学家们的沟通问题。

要成为一名现代的数据科学家，在学习机器学习算法之前，学习基本的云计算和数据存储技能会让你的学习旅程更容易。从我的经验来看，学习的进步更多是受到了编程技能的限制，而不是对机器学习模型的理解。本文是我在数据职业的道路上学到的一些东西，如果你打算进入数据科学领域，希望它们能帮助你。

现在，我们可以用 SQL 来运行机器学习模型！那SQL 要如何在机器学习模型中使用，我们要如何使用 SQL 生成预测呢？只需要用标准 SQL 查询，我们就可以用BigQuery ML创建机器学习模型。BigQuery ML 让数据科学家、机器学习工程师、和数据工程师可以直接用 SQL 快速构建和分析机器学习模型。本文将带领你创建BigQuery ML项目，通过通用的SQL 语法进行机器学习。

Python 是数据科学中最重要的一种语言之一，它拥有众多库和内置功能，可以轻松满足数据科学的需求，引领着整个数据科学行业。在Data Science面试以及工作中，如果能了解Python OOP，不仅有助于深入理解Pandas、Numpy等背后原理，更能使得代码的可读性、复用性、以及团队协作性进一步提升。本文将带你了解Python 面向对象编程。

在过去几年里，随着游戏用户数量的增长，数据科学已逐渐成为游戏公司追赶其他公司的头号工具。以前人工设计的游戏，现在已转变成了数据驱动设计的游戏，为玩家提供了非凡的游戏体验，也为游戏公司提供了许多数据科学用例，对游戏进行优化和改进。在今天的文章里，我们将介绍数据科学是如何在游戏行业中发挥重要作用的。