数据科学已经成为专业人士不容忽视的一大全新发展机遇,并能够为其带来相当可观的薪酬水平。与其它早已成熟的传统技术不同,数据科学显然是一类全新领域。市场对于数据科学家的迫切需求使得众多IT专业人士开始认真考量这一前景可观的全新发展方向。快让我们看看,如何成为一名人见人爱的数据科学家!

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职业生涯提升计划:迈入数据科学新世界

作为一条历史相对较短的职业发展道路,数据科学还需要经历漫长的发展时光。然而数据科学已经成为专业人士不容忽视的一大全新发展机遇,并能够为其带来相当可观的薪酬水平。……>>详细

这些数据科学技能,才是老板们最想要的

这是一个好消息,如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加,企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上,找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合,你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。

最近,人们在CrowdFlower上针对Linkedin的3490个数据科学职位做了分析,并对最常出现的21个技能进行了排序。有些结果并不那么令人惊讶—SQL排在最前,而其它的结果可能是数据科学领域不断发展的领先指标

如上所述,SQL是最常见的技能,在Linkedin发布的所有数据科学工作中占比达到了57%。Hadoop排在第二,占比49%。这并不出乎CrowdFlower公司CEO和创始人Lukas Biewald的意料。CrowdFlower是美国硅谷一家从事众包数据处理的公司。

“SQL和Hadoop排在前两位并没什么惊讶的,因为它们本身就是存储数据的技术”Biewald告诉Datanami(本文转译自该网站)。“每个数据科学家必须知道如何获取数据。如果你不知如何获取数据,那你什么都做不了。”

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从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案

由于数据科学和数据分析是个快速发展的领域,当前的合格申请者严重缺乏。这使得数据科学家对于那些有兴趣,并寻找新的职业生涯的人成为有前途的和有利可图的领域。

数据科学家

漫画内容:

老板:用CRS数据库数据评估一下市场吧。
员工:这个数据是不正确的。
老板:那用SIBS数据库吧。
员工:这个也是不正确的。
老板:你能均衡一下吗?
员工:当然,我还能把它们相乘

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数据科学家都应会使用的7款Python工具

如果你是一个有追求的数据科学家,你应该充满好奇心,常常探索、学习和提问。在线教程和视频可以作为初期的准备学习,但能够证明你已经做好准备成为一个数据科学家的最好方式是,你可以熟练的使用编程环境中各种所需的工具。

数据科学家都应会使用的7款Python工具

作 者询问了他们的数据科学专家,让他们列出了他们所认为的所有数据科学家都应该熟练使用的7个Python工具。Galvanize Data Science和GalvanizeU课程均着眼于学生是否花费大量时间沉浸于那些技术,将时间投资在深入研究工具上,这会让你在找第一份工作时拥有绝对 的优势。下面就来看看这些工具:

IPython

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数据分析师的30种死法

(欢迎转载到个人朋友圈,转载时请带原文链接,公众号和其他媒体转载前请私信联系本人获取授权)

以下内容仅供大家会心一笑,与现实无关,如有对号入座者,我也不认账……

数据分析师的30种死法

1.项目来了,发现找不到数据,卒。

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因职业角色而异的十大数据科学技能

数据科学的实践需要三个一般领域的技能:商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关,具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需要的技能,Ferris Jumah通过检查带有“数据科学家”称号的LinkedIn个人资料识别10项技能,BurtchWorks提供了他们的在数据科学领域中获得成功至关 重要的技能列表,RJMetrics也使用LinkedIn数据找出了20个重要的数据科学技能。这些列表、重要技能反映了数据专业人员在他们社交媒体资 料上列出的频率,或者只是简单地代表了作者认为最好的技能集合。

 

数据科学技能和熟练程度

数据科学家

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13招神技 让你在数据科学和数据分析工作

然而,可悲的是,只有不到30%的数据科学项目最终实施了。我备受打击的意识到我的努力被浪费了。但是,我不是唯一的一个。几乎,每一个分析家都有同样失望的感觉。

即使在今天,数据科学行业面临的真正挑战是企业和分析人员之间缺乏协调。令我惊讶的是,我甚至注意到,这些人更喜欢坐在同一个办公室里坐在一起。

如果这两种技能的专业人士很普遍,我们就可以看到一个实施可能性更高的项目。在过去的四年里,我花了很多时间思考使一个项目成功的最佳实践。

我发现,如果有个对症的人坐在你的办公室,他能明确定义业务问题,并且诱导你突破思维定式,你将突破管窥限制。

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组成数据分析师完整知识结构的七大板块

作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

数据分析师建立完整知识结构的七大板块

1. 数据采集

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。比如:

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数据科学家推荐你必看的10部烧脑电影

如果觉得数据科学和机器学习技术枯燥乏味,那你就错了。在电影中,精密计算推演的是激动人心的故事情节,计算机智能衍生的是感人至深的爱恨情仇。

本文推荐的10部影片经由数据科学家投票产生,让你在欣赏电影的同时深入理解数据科学和机器学习技术。

数据科学家

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从学界到业界:关于数据科学的误解与事实

在从学界(粒子物理学博士后研究员)进入业界(数据科学领域)时,Emily Thompson也曾有过犹疑。而现在,在担任Insight项目总监10个月之后,她对数据科学家有了自己独特的看法。近日,她在一篇文章中就当前人们对数据科学的误解谈了自己的看法,主要涉及数据科学家的职责、应用领域、工作环境、职业发展、技能集合等方面。。

误解一:“‘数据科学家’只是‘业务分析师’的一种花哨叫法,他们本质上是相同的”

在数据科学领域,业务分析师仍然占了很大一部分,而数据科学家也构建数据产品,创建软件平台,实现可视化和仪表板,开发前沿机器学习算法。“数据科学家”与“分析师”的最大差别可能是角色的独立性水平。传统的业务分析师需要别人给他们提供已经做过清理并打包好的数据供他们使用;而数据科学家必须是熟练的程序员,他们能够抽取、转换、加载数据,对其他团队的依赖较少。

误解二:“数据科学没什么用,我未必会进入广告行业,或成为一名股市分析员”

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时隔一年当刮目相看的数据科学新格局

大数据

本文为数据科学家Christophe Bourguignat在“数据科学家2015”巴黎会议开幕主题演讲全文。Christophe Bourguignat目前就职于安盛-数据创新实验室(AXA – Data Innovation Lab)

以下是演讲全文:

大家好。

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