数据科学家导论
数据科学家被定义为使用技术和社会科学技能找出模式并管理数据的分析专家。这些人擅长收集、查询和分析数据，以了解来自各种来源（如社交媒体、电子邮件、智能设备等）的非结构化、杂乱的数据。除此之外，他们还应擅长与数据库合作，与其他部门合作收集数据，更新与数据库相关的最新趋势等。
谁是数据科学家
- 数据科学家是一个使用科学方法、过程、算法和不同系统来提取知识和见解的结构化和非结构化数据的人。他们是分析数据专家，拥有解决复杂业务问题的良好技术技能，以及探索下一步要解决什么的分析思维</李>
- 你可以称他们为数学家、统计学家和计算机科学专家的组合。由于大数据在商业中的普及，它们变得流行起来。业务正在以非结构化数据的形式生成大量信息，这需要不同的关注！这个领域是信息的金矿，相信我；数据科学家坐在这座金矿上，提取出无人见过的有用信息</李>
- 大多数数据科学家的职业生涯都是从统计学家或数据分析师开始的。但如今，由于大数据和Hadoop处理的增强，需要更多。他们不仅负责类似的工作。有一天他们可能会处理文本挖掘项目；第二天，它可能会成为一个预测模型。因此，数据科学家需要熟练掌握各种技术</李>
数据科学家的责任
作为一名数据科学家，你需要对很多事情中的一些负责：
Hadoop、数据科学、统计和；其他
- 从不同来源收集原始数据，并将其转换为可用格式</李>
- 发现业务问题并用数据驱动的方法解决它们</李>
- 精通R、Python、SAS等分析编程语言</李>
- 扎实的统计学知识，如分布、假设等，用于描述性分析</李>
- 了解机器学习、深度学习和文本挖掘等分析技术</李>
- 能够与技术专业人士和最终用户沟通，以确定和翻译业务需求</李>
- 模式和趋势检测，帮助企业制定未来路线图</李>
数据科学家应该知道什么
- 数据科学家应该知道如何从头到尾处理一个数据科学项目，以及实现该项目背后的技术。对于从各种来源收集数据，数据科学家应该了解SQL/Python/R等基本编程语言或Talend/Pentaho/Spectrum等分析工具。因为现在的数据不仅仅来自表格数据库，所以对大数据的了解是非常必要的</李>
- 要从NoSQL数据库或通过web提取数据，可以使用Apache Kafka或Flume或其他分析工具。数据准备是数据科学家的另一项重大责任；因此，他们需要了解数据争论、数据咀嚼和数据挖掘</李>
- 数据科学家应该充分了解统计数据，以便进行数据分析，从而了解数据的模式和趋势。他们应该具有分析思维，以理解问题陈述并最终确定解决方法。他们应该具备机器学习/深度学习知识，以便将算法应用于数据。最后，他们应该能够以数据可视化的形式表示研究结果。为此，他们需要至少了解一种BI工具，如Power BI、Tableau、Qlikview等
我把你搞糊涂了吗？或者你只是因为这些高条款而害怕？别担心！我们将首先尝试纠正我们的基本问题。因此，让我们继续讨论它必须具备的技能。
数据科学家技能
做一名数据科学家可不是一件轻松的事。你应该是这一领域的活百科全书，了解机器学习、计算机科学、统计学、数学、人工智能、深度学习、可视化、数据分析等领域的几乎所有知识！所需的技能是相当合适的，很少有人有幸拥有正确的知识。所以，让我们试着了解一下成为数据科学家最需要的技能是什么。
研究人员从LinkedIn或Glassdoor等采访平台上发现了最受欢迎的技能，如统计、数据分析等。
这一趋势表明，数据科学家应该非常精通数据分析，从数据中收集见解，并且应该能够在原始数据上应用机器学习和统计学。数据科学家应该了解任何一种编程语言，无论是R还是Python。对于数据科学，R是首选，但python很容易学习。默认情况下，高级机器学习、深度学习和大数据框架被认为是数据科学家的唯一选择。最后是可视化，因为如果不讲故事，你就不会被认为是数据科学家职位的合适人选。我们可以将这些技能大致分为三个领域：
- 统计学/数学
- 商业沟通/领导力
- 计算机科学/编程
1。统计数据
统计学是一个专注于使用统计度量和公式从收集的数据中提取有用信息的领域。因此，所有数据科学家都需要了解深入的统计数据。你需要至少对任何需要概率、分布、异常值等基本概念的数据科学项目进行描述性分析，你将在统计学中学习这些概念。你需要了解统计的核心概念，如描述性统计、分布、假设和回归。此外，您还需要了解贝叶斯概率理论，其中包括条件概率、先验概率、后验概率和最大似然估计。
2。商业头脑
数据科学家应该了解他们所从事行业的商业问题。他们应该知道哪些问题对业务很重要，如何利用可用数据处理这些问题，以及这些决策将如何影响业务。商业意识现在对于探索新的商业机会至关重要。
3。编程语言（R/Python/SQL）
尽管市场上有许多统计工具，如SAS、Knime、RapidMiner等，但至少了解一种分析编程语言会让你在执行操作的数学方面变得任性。您可以根据需要操作数据。Python和R是数据科学家使用最多的语言，因为可用于统计计算的软件包多种多样。SQL一直是大家最喜欢的，无论你去哪家公司，他们都会测试你在数据科学方面的核心SQL知识。在开始使用之前，非常需要从数据库中获取数据；因此，SQL也是成为数据科学家的主要要求之一。
数据科学家在商业中的好处
以下五点解释了数据科学家在商业中的优势：
- 通过数据驱动的选择，增强管理和业务能力，实现更好的决策</李>
- 分析组织数据的趋势，并根据过去的趋势预测未来</李>
- 从对业务至关重要的一堆问题中选择关键问题</李>
- 通过挖掘组织当前的分析系统来发现新的机会</李>
- 专注于合适的目标受众，以实现组织增长和收入的最大化</李>
结论
是的，成为数据科学家绝非易事。但与此同时，这并非不可能！你只需要有正确的学习和更新精神。这是市场上需求量最大的位置，在未来10年将是一个繁荣期！所以，准备好你的马，开始用这些惊人的技能填满你的工具箱，让这个头衔成为你的！
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