Blog

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。

你喜欢构建机器学习模型这个想法吗？你想钻研统计学世界吗？数据科学是一个跨学科领域，它使用科学方法、过程、算法和系统，从嘈杂的、结构化和非结构化数据中提取知识和见解，并将数据中的知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。本文将对于转行数据科学做出一系列建议，让你了解需要考虑和完成的事项。

机器学习是指训练计算机程序，以建立基于数据的统计模型的过程。 机器学习 (ML) 的目标是转换数据，并从数据中识别关键模式或获得关键见解。而数学是机器学习面试中的一大重点。为了练习，我们汇总了机器学习面试问题中的数学相关的函数和问题。这份ML最重要数学的指南会对大家的求职很有帮助。

Python 是一种解释性的高级通用编程语言。 它的设计理念通过使用显着的缩进来强调代码的可读性。可以说，各种函数的使用是 Python 的最大优势。Python 内置了许多可用的函数和类型。通过使用可用的丰富库和模块，你可以访问各种非常强大的工具。 在本文中，我们列出了你将来会一直使用的最重要的函数和方法。