数据科学家

你想了解一下数据科学领域的女性吗？以下是10位影响了数据行业的女性。她们有的是首席执行官、有的是研究人员、有的是博客作者。有很多人说，科技行业缺乏女性；但事实上，数据分析领域中有很多女性，其中不少人为行业带来了深刻影响。在本篇文章中，我们将带你了解10位从事数据科学的杰出女性。

通过持续地评估绩效vs.成本、感觉vs.年龄性别、转化率vs.媒体类型等指标，广告机构可以决定如何动态分配活动资源，从而满足客户的目标。数据科学家们设计数据分析解决方案，能够从不断变化的数据中提取并提供有意义的见解。这些见解是为了支持活动生命周期中的关键业务决策，让客户了解他们目前活动的各种关键统计数据。

数据是谷歌大部分产品的主要输入和输出内容。数据科学家会在谷歌的许多团队中工作，包括财务、运营、工程、销售、支持、营销、战略和人事等部门。在本文中，我们一起来看谷歌数据科学家面试中的题目，并通过一个简单的解题步骤来回答它，你也可以把这个技巧应用于其他数据科学挑战。

初级数据科学家和高级数据科学家之间有着显著的差异。除了工作时间的长短以外，他们还有什吗其他区别？这篇文章中，我们将讨论初级和高级数据科学家所需的不同技能和职责期望。我们将通过岗位的主要差异和职责期望、所需的技术能力和期望、为什么软技能很重要，以及哪一项软技能很重要进行详细讨论。

精益分析（Lean Analytics）可以引导你朝着正确的方向前进，无论你是一个初创公司的创始人，还是想从内部引发变革的成员，最大的挑战莫过于创造出人们真正想要的产品。它背后的核心理念是：通过了解你的业务类型和所处的阶段，你可以跟踪和优化当前业务的最重要指标，帮助公司通过数据判断最佳产品和定位，让公司更快更好地发展。

作为一名数据科学家，你需要掌握许多技术方面的技能，如编程、统计、SQL等。然而，一项专门的技能只能让你在一个特定的职位发展，真正能让你脱颖而出的是你的软技能，因为这是业务中每个人都能理解的技能。因为数据科学家需要学习软技能，所以我想在这篇文章中概述如何改善数据科学家们的沟通问题。

要成为一名现代的数据科学家，在学习机器学习算法之前，学习基本的云计算和数据存储技能会让你的学习旅程更容易。从我的经验来看，学习的进步更多是受到了编程技能的限制，而不是对机器学习模型的理解。本文是我在数据职业的道路上学到的一些东西，如果你打算进入数据科学领域，希望它们能帮助你。

数据科学是一个跨学科领域，需要计算机科学、数学、统计学和机器学习等多个领域的技能。作为学习数据科学的初学者，你可能不太了解怎么开始学习。如果你没有时间和金钱成本选择训练营或者课程，那你也可以从免费或低成本的资源学习开始。 本文将为初学者介绍六本免费书籍，每本书都涵盖了数据科学中最重要的基本概念之一。