数据科学家

数据类工作的重点是让数据变得有意义，为利益相关者提供可操作项目，而不仅仅是生成一份统计数据报告。数据科学家们的目标不是让观众了解如何利用数据，而是为他们提供一个框架，从而提高业务成单量。本文将带你展望2022，讨论几个数据行业的发展方向，包括大数据产品扩展、体验全面化、全球数据共享、多元化数据中心等等。

分类算法（Classification Algorithm）是一种机器学习算法, 主要为商业问题中的示例分配并且标签。一个易于理解的示例，是将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。本文会带领大家学习机器学习中的分类算法，以及解决数据科学家们面临的挑战——如何把一个商业问题转换为数据问题，甚至是数学问题。

如何用数据科学预测用户差评？随着数据的累积和发展，越来越多公司利用数据科学方法为公司解决商业问题，最高程度提高用户留存率。本文以一家巴西的电商企业Olist公开的数据为例，为你介绍如何通过数据科学方法，预测用户的差评；通过不同的可视化内容，带你了解该数据的特点。

逻辑回归（Logistic Regression）是一种监督学习算法，尽管它包含“回归”这个词，但主要用于解决二元“分类”任务。“回归”与“分类”相矛盾，但逻辑回归的重点其实是在“逻辑”这个词，它指的是逻辑函数，在算法中实际上用于完成分类任务。本文将带你了解逻辑回归和相关的概率知识。

数据科学家(Data Scientists)通过日志、测试编写良好的模块化代码，确保代码按正常运行。但不幸的是，无论在设计上花费多少心思，都不可能得到完美的数据提取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（ Loading）管道。本文将介绍Prefect工具， 可帮助你熟练地且透明化地处理工作流管理，以及构建简单 ETL 管道的一些基本概念。

Streamlit 是一个基于 Python 的 Web 应用程序框架，致力于以更高效、更灵活的方式可视化数据，并分析结果。 Streamlit是一个开源库，可以帮助数据科学家和学者在短时间内开发机器学习 (ML) 可视化仪表板。只需几行代码，我们就可以构建并部署强大的数据应用程序。本文将带你了解Streamlit这个工具以及初始操作步骤。

在所有商业营销策略中，公司的首要任务始终是为产品吸引正确的受众群体，从而提高销售额、降低营销费用。建模可以让数据科学家利用购买交易、调查和产品评论的大量消费者数据来找出描述、规定和预测消费者选择行为的模型，从而使企业能够制定更好的策略。本文将介绍如何运用数据科学方法，分析用户的产品选择倾向。

数据科学家（Data Scientist）和数据分析师（Data Analyst）的工作职责存在许多共同之处，但在日常工作中也存在很大的区别。岗位对教育程度和工作经验的要求一直在改变，对这两个岗位也是如此。本文中，我们将用一些例子说明数据科学家或数据分析师的学习区别，以及他们的共通点和区别所在。