数据科学家

许多人在没有充分了解实际工作环境的情况下加入了创业公司或大型科技公司，往往会感到失望。在本文中，我将根据自己在从小型10人创业公司到Uber和Meta等大型科技巨头的工作经验，介绍关键差异。希望这能帮助你决定自己的职业发展方向。

在2024年，数据科学家在整个机器学习项目生命周期中都参与其中，从项目范围定义到模型部署和用户界面设计，这已经不足为奇。新潮人士称这种新趋势为“全栈数据科学”，在本文中，我将探讨其起源，并探讨它对我们数据工作者可能产生的一些影响。

本文给大家介绍20大数据科学家面试问题，包括7道非技术数据科学面试问题和13道技术数据科学面试问题。希望能帮助大家顺序通过数据科学面试。

如果你是一个有野心、希望更进一步的数据科学家，我建议你尽可能多地利用好Kaggle。它可以为你提供很多，其中最重要的是，它可以为你提供其他用户上传的现成的notebooks。你只需要通过复制和阅读就可以了解其他人是如何面对问题、解决问题的。不需要从零开始，你完全可以复制一个notebook并按照你的想法加以改进。

如果你是一名数据科学家，渴望加入科技界的魔法世界，那就别再等了。这里有一封信会让你飞向梦想中的公司。在这本魔法书（呃，文章）中，我将与你分享将你变为数据魔法师的顶级技能，让你在神秘的技术领域找到自己的位置（来自技术女巫本人）。让我们进入数据世界，揭开魔法的神秘面纱，好吗？

今天我们就来谈谈：开发人员技能发展框架；如何从零开始成为生成式人工智能开发人员；关于2024年的人工智能集成，每个开发人员都应该知道些什么； 数据分析师需要了解的2024年人工智能整合知识。

2020年，我写了一篇题为《科技领域的下一件大事：改变世界的20项发明》的文章。这篇文章至今已被阅读了10万多次，并在社交媒体上被分享了5000多次。但今天读到它的人都会注意到，当时写的内容现在已经过时了。更新是必要的，重点介绍当今正在兴起的关键技术，这些技术到2030年（或2028年……或2032年……）将成为热门，以下是未来几年将改变世界的8项发明。