数据科学

基于云端的数据科学和分析是现代大数据的典范。由于不断增加的存储和处理地球上数据量的成本和要求，出现了用于数据科学和分析的云存储和处理。在这种情况下，云的弹性、成本效益、安全性和物理位置是最基本的要求。由于从传统的本地数据仓库过渡到现代基于云端的替代方案的日益普遍，数据科学和分析的总体实施方式发生了巨大的变化。

今天我们来学习一个很重要的话题：Data Scientist是怎样做Outlier Detection的？主要会介绍到Outlier产生的原因，有哪些技术方案和方法可以帮助我们检测？会带大家一起demo几个项目，用不同的方法检测Outlier在不同的领域的应用。

传统的非数据相关专业，如何结合自身背景转行数据科学家？转行的痛点和难点是什么？如何着手开始？人到中年职场难以更进一步，如何应对？针对转行人群，有哪些推荐的学习资料及平台？

商业中的一些流程和部门需要完全平衡，以使企业盈利。在所有这些部门中，供应链是将业务联系在一起的一个部门。有几个因素，如需求、供应、物流、仓库、货运、库存、原材料、供应商、分销商、零售商等。

Marketing这个功能在各个公司都有相关的岗位，无论是facebook这样的社交平台，还是Amazon这样的AWS云端计算平台，又或者是一个软件提供商只要有产品和服务，那么销售给客户的过程就需要Marketing的商业活动。今天我们一起来学习Data Science在Marketing领域的应用。

正如标题所暗示的那样，初级和高级数据科学家之间存在很多明显的差异，但还有哪些鲜为人知的差异呢？在本文中，我们将讨论这些差异以及一些高级数据科学家可能会代替初级数据科学家履行的关键职责或流程。

为什么要衡量数据质量？“不能衡量的东西，就不能改进”，老话是这么说的。我觉得不是这样的，过分沉迷于参数很可能会把你引入歧途。然而，有充分的理由来衡量数据关键指标。1.因为有些数据真的很重要；2.因为衡量数据质量有助于为数据团队设置高标准。

许多公司拥有大型数据存储库，但不知道如何处理这些数据，对于公司来说，他们可以雇佣一些可以在数据中发现价值的专家——数据科学家。一个优秀的数据科学家能够在不确定的领域中轻松地工作，并能够明确和解决为公司带来价值的问题。尽管我认为最好通过经验来学习这些技能，但为了让你开始学习，我将在本文分享一些对明确和解决模糊的数据科学问题很有用的策略。