Blog

数据科学相关岗位种类繁多，所负责的职务有时又有所穿插。简单来说，数据工程师构建和维护让数据科学家访问和解释数据的系统。而数据科学家使用经过清理的数据构建和训练预测模型。但他们直接的区别远远不止如此。本文从多方面的角度分析比较了DE和DS两个职位的差异，带你更清楚地理解他们有什么不同。

数据工程师（Data Engineer）在各种环境中工作，以构建收集、管理原始数据、并将其转换为可供数据科学家和业务分析师解释的可用信息的系统。 他们的最终目标，是使数据可访问，以便组织可以使用它来评估和优化其绩效。由于数据相关的职位众多，让很多想进入数据领域的人摸不清方向，本文将详细介绍数据工程师必备的职业技能。

数据分析是现如今全球增长最快的行业之一。如果你想以数据分析师开始你的职业生涯，那么拿到证书是提高被录用机会的最佳方法之一。 数据科学的证书能衡量你的技能和知识，并帮你向雇主展示你的实力。 本文介绍了6个广受业界好评的高含金量数据科学证书，给你的简历或作品增加一些价值。

随着数据科学领域的逐渐流行，人们逐渐注意到有多种职位的产生，以及不同职能的重叠。数据科学家、商业分析师、机器学习工程师等等职位层出不穷。而它们的薪水可能因多种因素而经常变化。本文将概述几个最受欢迎的技术角色的薪水的主要差异，包括不同岗位在不同地区上薪资的差异，助力你未来的职业规划！

大多数数据科学爱好者都知道如何构建和训练模型，但如何部署模型并让他在现实生活中有用，有时是个有挑战性的问题。 幸运的是，有许多不同的平台和工具可用于帮助进行模型部署。 Amazon Sagemaker 是最具代表的工具之一，因为它在很大程度上减少了构建、训练和部署模型的努力和犹豫。 借助 Lambda 函数，可以在 AWS 云上自动训练和部署模型。