数据科学家

数据建模是创建整个信息系统或其部分的可视化表示的过程，以传达数据点和结构之间的联系。 它说明了系统中使用和存储的数据类型、这些数据类型之间的关系、数据分组和组织的方式及其格式和属性。本文将介绍几种数据建模的方法并解释它们的差异，也会介绍一些在建模 DWH或 EDW时可以使用的工具。

数据科学专业相对较新，所以许多数据科学家和机器学习工程师都并不是一开始就在这条道路上开始他们的职业生涯的。 他们像我们一样从其他领域转向，也许就像你们中的许多人一样。 因此，让我们谈谈如何转行为数据科学家——我们将重点介绍三种你可能面临的情况，并就如何克服这些挑战为你提供实用建议。

数据科学,就是“使用各种技术、算法来分析大量数据，提取有用的见解，将它们应用于各种业务领域。” 数据每天都在以巨大的速度生成，大公司、公司正在寻找优秀的数据科学家，并将其用于各种业务战略、模型、 计划。本文将以个人经验为基础，带你了解如何快速学习数据科学。

你也想从事数据科学的职业吗？ 数据科学不仅是一个前沿领域，可以让你在公司内部和全球范围内产生重要影响，而且还在以惊人的速度增长。 随着越来越多的行业看到使用分析数据来改善业务实践的好处，大数据和数据科学的职业机会正在爆炸式增长。 本文将介绍六个成为数据科学家的技巧，希望你能在求职大军中脱颖而出！

数据科学求职是一项具有挑战性且有时令人沮丧的任务，我们都在职业生涯中经历过。 每个行业都有着自己的一套业务逻辑、法规、术语和目标。在这里，我们提供了一个非常具体和实用的指南，包括了你可能面对的困难和解决方法，帮助您在数据科学世界中获得理想的工作。

尽管数据科学和人工智能（AI）都来自于同一领域，彼此相互联系，但是它们也有特定的应用背景和意义。它们所需的专业技能通常会相互重叠，但它们的具体职能和所应用的领域也都有所不同。本文讲述了这两个专业领域的差异，包括岗位和职业目标的不同，所用哪些工具和技能，两个岗位有哪些交叉之处，给你带来更深刻的见解。

你想在Google做数据科学家吗？这是许多人的梦想——它是一个难得的机会，你可以对现实生活产生真正的影响，与一家出色的公司合作，还能获得丰厚的薪水。而谷歌的数据科学家并不是个容易的工作，需要在编程、解决问题、统计、机器学习、建模、实验、ML 设计问题、行为问题等方面得心应手。 本文介绍了谷歌数据科学家的面试流程，为你的面试准备打下基础！

数据科学家应该选创业公司还是大厂？很多人都面临过这个难题。现如今，互联网大厂成为了人们趋之若鹜的存在，有着薪水丰厚、工作规范的优点。但是，有一小部分高潜力的明星创业公司，发展迅猛超乎大家的想象，如果能在初期加入，那对于个人的能力提升和物质汇报都会非常惊人。那大厂和创业公司都有什么优缺点？区别在哪儿呢？本文带你了解哪种公司更适合你。