成为一个人的九项必备技能数据 -0/Works详细列举了加强自身市场竞争力所必需的九项技能数据-2/中，在过去的一年里，人们对数据科学的兴趣突然增加。NateSilver这个名字已经家喻户晓，所有的公司都在寻找独角兽，许多来自不同学科的专业人士也开始关注这个高薪职业，并将其视为自己可能的职业选择。在BurtchWorks招聘的时候，我们和很多想在数据 science这个成长领域发展的分析师进行了讨论，提出了具体实施方案的问题。
各公司对技能和工具的价值评估各不相同，所以这个列表绝非详尽无遗，但在这些领域有经验的人会在数据 science中占有更大优势。技术技能:分析1。学历-2科学家学历水平很高，其中88%至少有硕士学位，46%有博士学位。虽然也有一些名人例外，但一般来说，成为名人-2科学家需要扎实的教育背景才能掌握所需的深度知识。
4、 数据 科学家需要具备什么能力数学技能:微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一定要熟练掌握和运用一元微积分。另外线性代数一定要精通，尤其是矩阵运算，向量空间，秩等概念。目前机器学习框架中的很多计算都需要用到矩阵乘法、转置或求逆。虽然很多框架直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部原型原理，比如如何有效判断一个矩阵是否有逆矩阵，如何计算。
概率分布是什么？虽然不要求熟练，但是必须了解相关的背景和术语。Interactive 数据分析框架:这里指的不是SQL或者数据库查询，而是类似ApacheHive或者ApacheKylin这样的分析交互框架。开源社区中有很多类似的框架。可以用传统的数据分析方法来分析数据或mine 数据。Hive和Kylin都被作者用过。
5、为什么 数据 科学家要懂统计学习?在科技飞速发展的今天，数据科学家(数据科学家)无论是在学术界还是工业界都有着巨大的影响力。那么，什么是数据呢？数据 科学家需要什么技能？什么是数据 科学家？数据 科学家是指运用科学方法和挖掘工具，对数字、符号、字符、网站、音频或视频等复杂、海量信息进行数字化再现和理解，并从中发现新的数据见解的能力。
数据 科学家集成了技术专家和数据分析师的角色。与传统的数据分析师相比，后者通常使用企业内部的数据进行分析来支撑。为什么要学统计学？统计学是通过搜索、整理、分析、描述等手段来推断被测对象的性质，甚至预测该对象的未来的一门综合科学数据。
6、如何成为一名 数据 科学家我觉得主要有几个方面。1)学好python。现在公司的数据几乎都可以通过api给你，而python的数据功能强大，方便。此外，python在机器学习的很多算法上也是独一无二的。另外就是简单方便快速的迭代开发，15分钟写一个算法就能看到效果。另外py有一种很酷的感觉。任何程序都可以用matlab和c 来编写，但我真的不知道有谁愿意投入那个不酷的盒子:D对不规则输入的处理也给了python一个巨大的优势。
非结构化数据).问题是这些文本不能直接作为各种算法的输入。你需要分词和分句提取来整理缺失的特征数据去掉离群点。在这些时候，python可以被描述为一个神器。这里做的14件事，你都可以直接在scikitlearn里面找到相应的工具，甚至你还要写一个定制的算法来处理一些特殊的需求，也就是100行代码。
7、 数据 科学家和 数据工程师的主要区别?数据工程师经常专注于软件工程、数据库设计、生产环境代码，并确保数据在源(收集它的地方)和目的地(提取它并进行统计汇总处理的地方)之间顺畅流动，天通苑电脑培训发现数据 科学家需要了解-0的流动其实并不是数据 stream本身的优化，而是数据处理的步骤，值是从数据中提取的。
对于在小公司工作的数据 科学家来说更是如此，这也是为什么数据 科学家应该能够写出工程师可以重用的代码。有时候数据工程师也会操作DAD，有时候数据 科学家也会操作ETL，但这并不常见，一般都是在公司内部进行。比如数据工程师可以做一些统计分析来优化一些数据库流程，而数据 科学家工程师可以做一些数据库管理来管理一个。
8、攻克大 数据 数据 科学家的八种技能征服Da 数据:数据科学家的八大技能随着Da数据渗透到各行各业并负责淘洗数据。1.因为优秀-2科学家就像独角兽一样珍贵难求，而且抢人的不只是科技公司。传统金融、零售、广告、教育等几乎所有行业都需要数据-0。
2、比整体平均工资多113%。当然，还是比不上CEO平均每年能拿到74万美元，但对于99.99%的上班族来说已经足够了，能拿到这么惊人的工资，数据 科学家的本事真的不是三言两语能说完的。但是数据 科学家，到底是什么？拔尖数据 科学家最好能掌握统计学、数学、编程技巧，并能从中洞察意义，有非凡的直觉，用数据帮助公司做重大决策。
