数据科学家

你喜欢构建机器学习模型这个想法吗？你想钻研统计学世界吗？数据科学是一个跨学科领域，它使用科学方法、过程、算法和系统，从嘈杂的、结构化和非结构化数据中提取知识和见解，并将数据中的知识和可操作的见解应用于广泛的应用领域。本文将对于转行数据科学做出一系列建议，让你了解需要考虑和完成的事项。

Python 是一种解释性的高级通用编程语言。 它的设计理念通过使用显着的缩进来强调代码的可读性。可以说，各种函数的使用是 Python 的最大优势。Python 内置了许多可用的函数和类型。通过使用可用的丰富库和模块，你可以访问各种非常强大的工具。 在本文中，我们列出了你将来会一直使用的最重要的函数和方法。

所有从事数据分析工作的专业人员都应该了解 SQL。随着该行业每天都在收集和生产大量数据，只要数据位于符合 SQL 标准的数据库中，SQL 仍然是帮助你调查、过滤和聚合数据来彻底了解业务的最有效工具。通过使用 SQL 对数据进行交叉分析，分析人员可以识别值得进一步研究的模式。本文将以Oracle SQL为例，为你介绍6条SQL小技巧，增强你的SQL能力！

在数据科学中，学习如何操纵数据是很有必要的，因为大多数分析都有数据部分，而你在实际工作中处理的所有问题都包含SQL编写。在本文中，我们将介绍一些Facebook 和Microsoft数据科学面试中较难的SQL 问题，它们会测试你查找和细分用户、以及将聚合表连接在一起的能力，并教你如何逐步解决这些问题。

虽然数据科学可以帮助一个公司的方式不计其数，但它们大致可以分为三大类：业务效率、产品创造和客户体验。 产品创造和客户服务本身就很重要，但业务效率是数据科学建立更好业务的基础。其提高效率的能力是数据科学为现有商业模式带来的最高价值机会。 本文介绍了几个数据科学如何提高自己效率的小技巧。

商业智能 (BI) 是指收集、存储和分析公司活动产生的数据的程序和技术基础设施。 BI 是一个广义的术语，包括数据挖掘、流程分析、性能基准测试和描述性分析。商业智能分析师可以发挥重要作用，因为他们对于管理和维护这些工具及其供应商是必不可少的。本文将介绍BI的几个重要概念，以及在实际中是如何使用的。

数据科学家（DS）负责编写和分析大型的结构化和非结构化数据集。 这些角色结合了数学、统计学和计算机科学技能来理解大数据，然后使用这些信息来创建业务解决方案。他们收集、处理、建模，然后解释数据，以制定可行的计划。 与大多数职业一样，职位越高，获得成功所需的技能就越多。 本文将介绍2021年数据科学家最需要精通的技能。

虽然数据科学的岗位听起来很有趣，但未来的数据科学家应该在计划下一步之前考虑他们对统计的了解程度。要成为数据科学家，你必须对数学、统计推理、计算机科学和信息科学有深入的了解。 必须了解统计概念、如何使用关键统计公式，以及如何解释和传达统计结果。本文将为你介绍数据科学家最需要的统计知识。