测一测你能成为哪一类数据科学家

数据科学，作为本世纪最吸引人的工作之一，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。

但对不了解的人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。不妨来了解一下，你能成为哪一类数据科学家！

游戏你肯定玩过不少，不同游戏各有规则与特点，快来看看你最擅长的游戏是哪一个，测一测你能成为哪一类数据科学家。

精于统计类。他们的主要工作，是针对大数据开发新的统计理论。

统计类的数据科学家，专注于非传统统计的统计建模，实验设计，抽样，聚类，数据缩减，置信区间，测试，建模，预测建模等相关技术。

精于商业类，ROI最优化，决策科学。入产出比，简单来说就是企业所投入资金的回报程度。

ROI最优化，决策科学，实际是大公司中商业分析师们所做的的一些传统的工作的一部分，例如数据报告设计，考量的混合选择以及考量的定义，ROI最优化，高水平的数据库设计。

精于数学类。比如NSA（国家安全局）和国防/军事工业领域内的大数据专家，天文学家和运筹学家。

数学类数据科学家专注于对业务的分析和优化，比如库存管理和预测，定价优化，供应链，质量控制，成品率优化等。他们主要的工作在于收集，分析数据并从中提取关键价值。

精于GIS。主要在空间数据，图形数据建模，图形数据库领域。将系统数据分门别类入库，实现对各种数据的综合管理。

他们的工作，是在计算机硬、软件系统支持下，对地球表层空间中的地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术。

当然，无论是哪一类数据科学家，总有一些你必备的核心技能和面试技巧！

 7月23日  美东 9PM 

7月24日  北京 9AM

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精于数据可视化类。数据可视化是以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

数据可视化类工作者。利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

精于计算机科学类。生产代码的开发，软件工程，掌握多种编程语言。

计算机科学类的数据科学家，主要利用计算机各种语言和各种数据库工具，对数据展开收集、解析、存放......

以上六种游戏，你最喜欢的是哪一种呢？当然，以上的分类只是一个概括。对于数据科学家这个职业来说，定义相对广泛，因此，不同行业不同公司干的工作可能是不一样的。

数据科学家从本质上来说，就是一群收集和分析数据信息，最终得出结论的工作者。

有调查者收集了北美8个城市的2681个数据科学家的招聘信息。分析得出了雇主最看重的十大技能和十大工具。

对于大部分工作来说，机器学习是数据科学家的全部工作，因此有64%的招聘信息中提到了机器学习。常见的机器学习算法，是数据科学家需要学习的。

统计学知识为数据科学家打下坚实的基础，59%的职位要求它。数据收集、实验设计、概率分布和其他统计概念，是数据科学家必不可少的学习内容。

无论是编程语言亦或是数据处理工具，都是数据科学家最常用的工具，缺一不可。

当然，除了必备的技能和工具，数据科学本身就是一个不断发展的行业。需要不停地思考、学习，更要根据不同的工作岗位来不断填充自己，用多方知识技能解决问题。

入行任何一个行业，都要求有必备的知识技能，不断地思考，紧跟时代步伐学习新事物，才能够时刻保持先进，

首先，是要掌握基础知识。比如上文所提到的十种必备技能和工具。毕竟，一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

其次，是要练习应用知识。如何检验自己已经熟练掌握了这些知识技能？刷题就是一个最快捷的方式，帮助你查漏补缺。一方面帮你巩固了旧知识，一方面带你学习了新知识。

最后，要通过实战检验成果。习题练习更多检验你对于知识的理解工具的使用，实战项目则是更加锻炼你的思维方式和处理问题解决问题的能力。当然，如果能够参与大厂的实战项目，不仅有助于你提升自己，更为以后求职打下了基础。

在准备入行数据科学家的过程中，千万不能只注重知识或者工具而忽视实践，因为任何软件工具只是辅助，独立思考和解决问题的能力才是关键！

数据科学其实是门复合型技术，除了统计知识、机器学习、深度学习等专业知识的要求，习题训练、实战检验这两个环节也不可小觑！

只有面面俱到，才能够成功入行数据科学家！

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