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在数据科学领域获得第一份工作并不容易。很多 IT 公司都有实习生岗位，工作期间提供培训，但数据科学却不在其中。数据科学团队通常都很精明能干，可以处理多个业务问题。本文将从熟悉编程语言、学习探索性数据分析、了解不同的机器学习算法、有进行清晰沟通的能力等方面，带你了解如何成功求职数据科学！

工作自动化在所有行业中都起着关键作用，它是实现功能效率的最快方法之一。如果我们的日常任务能按照规定的时间自动触发，并且所有流程都按顺序执行，那就太好了。Apache Airflow 是一个以编程方式编写、安排和监控工作流的平台。它就是这样一种非常有帮助的工具。无论是数据科学家、数据工程师还是软件工程师，这个工具很会很有用。

过去几年，大数据的技术飞速发展，数据科学家的角色成为最受欢迎的职位之一。 数据科学家负责编写和分析大型结构化、非结构化数据集，这个角色结合了数学、统计学，机器学习和计算机科学技能，来理解和分析大数据，然后使用这些信息来创建业务解决方案。想要进入这个领域的人需要具备哪些技能呢？

数据科学家的工作不是一份单一工作，要做的不仅仅是分析；专业人士必须具备数据工程、人工智能、可视化、数据挖掘等方面的大量知识。本文将介绍，通过峰会接触到的数据科学领域的领头人们，身上的一些优秀的工作素质和习惯，帮助你不断学习和提高自己数据科学的核心知识。

Python 是一种通用编程语言，在分析数据方面变得越来越受欢迎。通过Python，你的工作效率会越来越高，能更加有效地集成系统；世界各地的公司都在用 Python 从数据中收集知识。本文用亚马逊的股票数据（Amazon Stock Data）进行简单的操作实践，引导你们完成一些很有意义的操作实践，帮助了解如何使用 Python 处理金融数据，用为初学者提供完整版指南。

商业分析师和数据科学家经常会使用幻灯片展示发现的结果。幻灯片不仅是可以告知、启发和说服听众的工具，而且还可以作为一种文档记录，在几周或几个月后仍可返回查看。本文将分享一些分析工作中对你有所帮助的一些技巧，这些技巧可以极大地帮助你设计出更易于阅读、且更吸引观众的演示文稿。

作为数据科学的先驱之一，金融业利用大数据来改变一切，从股市运作方式，到检测欺诈，到改善客户体验等等。大数据带来的一系列应用让金融领域出现了对数据科学家的巨大需求。在这篇文章中，我们将介绍金融数据科学家的定义和职能，与其他行业的数据科学家的异同，以及需要什么经验。

现在，数据驱动型决策”已成为一个流行词汇，数据分析方法广泛被企业们用作解决问题的工具。如果想要查找某个商业问题的原因、或预测某个业务领域会发生什么，那么选择的数据分析的类型就显得尤为重要。本文概述了四大数据分析类型，并解释了它们能如何帮助你更加明智地管理业务。