数据科学家

Jan
26

帮我得到第一份数据分析师工作的9个SQL核心概念

如果我必须重新开始我的数据科学之旅,我会先学习SQL。我不算SQL的拥趸,但你确实很需要SQL去通过数据科学/分析师面试,无论你的职位是什么,你都会经常使用SQL创建查询并与公司的数据库进行交互。本文是帮助我通过第一次数据分析师面试的9个SQL核心概念。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
30

五本顶级的数据清理和特征工程书籍

数据清理和特征工程是数据科学家日常工作的重要部分,这是每天必做的事情,能够有效地清理数据和设计功能,将达到事半功倍的效果。要想扩展你的知识和技能,你可以找到很多这方面的书,我浏览了大部分,本文将推荐五本顶级的数据清理和特征工程书籍。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
26

七个实用的Python机器学习库

谚语说“你不必重新发明轮子”,数据库就是最好的例子。它帮助你以简单的方式编写复杂而耗时的功能。根据我的说法,一个好的项目需要一些最好的数据库。在这里,我整理了七个有用的Python库,这些数据库将有效帮助你进行机器学习的开发。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
22

担任数据科学经理的前半年,我学到了什么?

结合自身情况,我写下了这篇文章,希望能帮助到大家。在这篇文章中,我将先写在工作后我面临的最大挑战:1.适应非科技性的公司2.招聘和雇用(在某些情况下,与1相关)。当然,这并不是全部,但我想从这两条讲起,因为它们至少占用了我一天的四分之三。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
14

数据科学家应知的三个回归事项

一个模型的好坏取决于你对它的理解,我担心很多人都在运行模型时看到它的最初的结果就浅尝辄止了。当谈到回归建模——最常见的建模形式之一,如果你能了解一些关于这些模型的工作原理以及它们设置方式的简单信息,你将成为更好的数据科学家。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
11

提升数据科学水平的五个必备知识

如果你对重新研究数学有点犹豫,这是个好消息。成为一名成功的数据科学家,你不需要正式的数学学位,也不需要成为抽象证明的专家。你真正需要的是数据科学中能实际应用的统计概念知识,(例如设计用户研究、运行假设测试、有效使用机器学习模型等)。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
06

使用Python和R的五个简单快捷的技巧——让你成为高效数据科学家

我最近的一个发现是许多数据科学家同时使用Python和R。在限定的一天内,大量的数据科学家在两种语言之间切换,这意味着需要通过提供如何更好地管理定期使用两种语言的技巧来填补数据科学教育的空白。本文我将介绍几个简单的技巧,这些技巧可以在不到10分钟的时间内作为日常工作的一部分来实现,它们也将帮助你成为一个在Python和R之间切换的更高效的数据科学家。

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL
Dec
02

使用SQL总结A/B实验结果

我曾在大大小小的科技公司做过应用程序、产品和营销A/B实验。虽然每个实验的特性和目标各不相同,但我为总结这些产品实验的结果而编写的SQL每次都是相同的。它们都是一种设计模式!建立一个用户级别的表,然后根据该表计算汇总指标。这种方法对我来说就像是第二天性,但我很惊讶的是我需要经常向其他开始做实验的人展示它,因为没有太多东西可以解释这种方法。所以我写了这本指南!

By Zhang Bonnie | Blog
DETAIL