求职

数据科学可以改变企业的运营方式。 如今的公司拥有大量数据，而数据分析可以帮助公司向客户提供有价值的产品和服务。然而，想成为数据科学家并非易事。 你需要综合解决问题、结构化思维、编码和各种技术技能，才能真正取得成功。 本文将介绍四个数据科学求职者常见的面试错误，以及对应的意见，带你全方位准备面试。

数据科学相关岗位种类繁多，所负责的职务有时又有所穿插。简单来说，数据工程师构建和维护让数据科学家访问和解释数据的系统。而数据科学家使用经过清理的数据构建和训练预测模型。但他们直接的区别远远不止如此。本文从多方面的角度分析比较了DE和DS两个职位的差异，带你更清楚地理解他们有什么不同。

数据工程师（Data Engineer）在各种环境中工作，以构建收集、管理原始数据、并将其转换为可供数据科学家和业务分析师解释的可用信息的系统。 他们的最终目标，是使数据可访问，以便组织可以使用它来评估和优化其绩效。由于数据相关的职位众多，让很多想进入数据领域的人摸不清方向，本文将详细介绍数据工程师必备的职业技能。

数据科学被哈佛商业评论称为“21 世纪最性感的工作”。在过去的十年中，随着科技界在大数据、机器学习、云计算和人工智能方面取得了进步，数据科学家的机会也越来越多。那么，你要如何成为一名数据科学家，被理想公司录用？ 在本文中，我们为你分解了拿到数据类岗位的详细步骤。

在数据科学中，分析师们会使用不同的科学方法、算法和工具，从结构化和非结构化数据中提取有用的信息。为了集成数字技术，并最大化其效率，企业需要经验丰富的人员进行数据科学分析。但是，公司和数据科学家也都需要可靠的工具。本文介绍了三种数据相关的小众工具，能帮助团队整理和追踪项目进度，有效提高生产力和转化率。

数据科学的求职之路并不容易，与之相关的技术和工具，如统计、数学、模型、数据可视化等等，都在不断的更新迭代。作为一个数据科学家，保持自己对新技术的了解，对时事的观察和启发尤为重要。本文列举了15个网页，能在人工智能、机器学习、数据工程和数据可视化等方面为你带来灵感，培养你的商业敏锐度。

在商业分析从业的道路上，哪个职业证书对你最有帮助，能作为你成为大厂的Data Analyst的敲门砖？随着数据科学领域的发展，市场对数据分析师的需求逐步扩大，人们学习相关知识的道路也越来越宽阔。谷歌，微软，IBM都纷纷推出了自己的商业分析师认证，而他们的课程、项目和涉及的领域都有略微的不同。那这些Data Analyst Certificate都有什么优缺点呢？

你在追求数据科学的工作吗？ 你知道2021年就业市场需要哪些编程语言和技能吗？你知道你目前的技能可能适合哪些职位吗？