数据科学家

近几年，随着人工智能的发展，数据科学相关岗位在各个行业的应用相当广泛，很多即将步入职场的求职者也开始思考在未来的十年当中，数据科学相关岗位是否还会像这几年一样受欢迎。本文将从几个方面预测分析2022年数据科学行业，包括行业的变化、值得关注的技术和工具、数据科学求职经验、以及求职展望等等。

数据工程是一门很深奥的技能，所以不要认为你可以独自完成这项工作。没有人能在没有数据的情况下开展机器学习。不要假设你可以访问所有你需要的数据。要了解数据管道和基础设施是否已经到位。如果公司要求你构建这些，那么你最好具备数据工程技能。本文将介绍五个你应该问雇主的问题，提前为未来的工作做好准备！

Matplotlib 是在 Python 中创建可视化最快且最直接的工具，但它最适合初始的探索性分析和静态绘图。而Plotly 是一个较新的开源图形库，可以高效地创建更复杂的交互式可视化。本文将逐步带领你通过 Plotly 创建带有自定义工具框（Customized Tooltips）和范围滑（Range Slider）的交互式组合图（Interactive Combo Chart）。你将学习Plotly的关键概念和特性，文章也会为您提供完整的代码。

模型的定义是“一个由假设、数据和推理组成的系统，以对实体或事态的数学描述的形式呈现。” 数据科学家的模型也是为了做同样的事情。而不管是对于个人还是企业，一个模型越简单，就越容易理解、管理、更新和维护。本文将介绍一个经过简化的模型，以及一些可以帮你排除故障的工具。

数据科学家（Data Scientist）作为21世纪最酷的工作，很多入行的同学对公司和职位本身的期待非常大。但可能因为对一些行业的不解，导致入行后的一些压力和失落感。本文将从我的个人经历出发，讨论你可能也遇到过五个误解，比如工作时只查看模型误差和准确度，以及忽视SQL的重要性等等真实情况。

数据科学爆发式的增长，为人类带来无限可能的同事，它对社会会有破坏性影响吗？答案是肯定的。本文介绍了 4 部电影，有的是纪录片，有的是剧情，也有两者的混合，主要揭示了滥用数据和人工智能对政治、公共卫生、以及对社会不同部分的负面影响。希望通过这几部电影，引起你的思考，更正确地、有责任地使用数据。

近年来，数据科学实现跨越式发展。因此，数据科学家的需求大幅增加，许多人转行从事该领域的工作。数据科学是一个跨学科领域，因此所需的技能并不集中在某个主题上。要想成为一名合格的数据科学家候选人，你需要掌握一系列的技能。在本文中，我将分享在数据科学家面试中经常出现的 6 个问题。

当今世界，数据的重要性达到了新的高度。在电子商务和零售行业中，我们可以通过跟踪客户的行为来预测购买、利润、损失，甚至引导客户购买商品。 这些电商平台通过分析数据，创建他们客户的档案，了解他/她的痛点，并相应地营销他们的产品以推动客户购买。本文带你全面了解以Square和Shopify为主的电商平台对数据分析的应用。