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我对数据科学的兴趣已经有一段时间了。我一直喜欢统计和各种分析任务。
我真的很想在这个领域里努力工作，但感觉有点压倒性。人们提到必须学习Python、R、SQL、机器学习、高级代数、数据建模、大数据(hadoop等)、预测分析、各种商业智能工具、VBA、Matlab等。到今天为止，我已经掌握了一些SQL知识，对BI、大数据、优秀的技能等有了大致的了解。我愿意学习上述的一些领域，但我没有钱也没有时间再回到全日制的大学学习。因此，我的问题是:市场上是否有任何公认的数据科学家的“轻型版本”？他们
浏览 0修改于2019-06-07得票数 5
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我会认为自己是一个熟练的数据科学家。像大多数(我想)，我做了我的第一个图表，并做了我的第一次汇总在高中和大学，使用Excel。我们正在面试一个数据科学家的职位，其中一位候选人宣称自己是一名“高级数据科学家”(最近非常流行的术语)，具有15+多年的工作经验。当被问到他最喜欢的工具集是什么时，他回答说是Excel。有经验的数据科学家使用Excel吗？你能假设那些主要使用Excel的人缺乏经验吗？
浏览 0修改于2015-12-20得票数 42
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有没有人有任何书籍或博客专门为您的组织(从咨询POV)作为一名数据科学家的问题提供启示？我是一个新的数据科学家，我有咨询和预测分析的背景。有几种很好的阅读方式，比如Booz的“数据科学家的领域指南”，McKinsey的“McKinsey Mind”，或者来自SAS的“管理人员的业务分析”。
浏览 0提问于2017-03-08得票数 2
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我即将开始一项工作，我将在其中工作的大型数据集，并预计将发现趋势，等等。我已经找到了很多资源，在哪里学习ML和其他艰苦的技能，并认为我是(半)在这方面的能力。我想知道，作为一名数据科学家，是否有特定的软技能是有用的。你希望自己知道的事情是什么？
虽然Kaggle在学习上非常有用，但它也提出了明确的目标。如何处理数据集，但没有明确的目标？
浏览 0提问于2016-05-31得票数 9
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“数据科学家”和“机器学习工程师”有什么区别？
在过去的一年左右的时间里，“机器学习工程师”开始大量出现在工作岗位上。这在旧金山尤为明显，可以说，“数据科学家”一词就是在旧金山诞生的。有一次，“数据科学家”超过了“统计学家”，我想知道现在“数据科学家”是否正在慢慢地发生同样的事情。事实上，如果“统计学家”和“数据科学家”的进化没有发生，这个堆栈交换站点可能就不存在了。从这个意义上说，这是一个相当相关、可能存在的问题。
浏览 0修改于2018-02-20得票数 80
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数据科学家的武器库中有哪些相关技能？随着新技术的不断涌现，人们如何挑选和选择要点呢？以下是与此讨论相关的一些想法：
在NoSql和非关系型数据库出现之前，了解SQL和使用MySQL、PostgreSQL等数据库是很棒的。MongoDB、CouchDB等正变得越来越流行来处理web规模的数据。知道像R这样的统计工具就足以进行分析，但要创建应用程序，可能需要添加Java、Python和其他类似的工具。数据现在以文本、urls、多媒体的形式出现，关于集群计算、并行计算、云、亚马逊EC2、Had
浏览 103修改于2015-11-06得票数 57
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我看到了许多关于Mac的数据科学( DS )教程，许多DS博客推荐Mac作为最好的开发平台，因此我不止一次想到“数据科学就是Mac上的统计”这句话。我对iMAC (无论是iMAC还是MacbookPro)非常着迷，但我永远无法找到一个合理的理由来解释为什么数据科学家会特别使用它们(当然，如果这是真的话)
我问的所有人都说：“因为它有Unix"，但我很难接受它作为一个有效的理由
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
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我听说数据科学是当今最热门的领域，但我不确定它是否支付了更多。我正在考虑得到一个像这一号这样的证书。
我一开始就明白，这可能不会超过我目前的产量(~100 K)，因为我是这个领域的新手。
浏览 0提问于2016-08-31得票数 0
你好，我是一家私人公司的数据科学家。我有兴趣为一家非营利公司工作，比如一家研究机构(公共或私人)或一家处理环境、公共卫生、社会改善等问题的公司。即使是像维基百科这样的互联网公司也会很有趣。有没有人知道非营利公司是否雇佣数据科学家？
浏览 0修改于2015-02-07得票数 3
你能给出一些数据科学家在日常工作中所做的典型任务的例子，以及每个级别(比如初级、高级等)必须知道的最低要求(如果有的话)？如果可能的话，类似于程序员能力矩阵。
浏览 0修改于2014-06-12得票数 0
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在我们的组织中，有许多对分析和数据科学感兴趣的人，他们对他们的工作很满意，因为他们知道R/Python等中使用什么包，对特定类型的问题调用什么算法等等。让我们称他们为函数调用者，而不是真正的数据科学家，他们对基础数学有相当的了解。这将是一个80小时的课程，
浏览 0修改于2017-11-27得票数 2
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我对数据工程师和数据科学家这个词很困惑。在当前市场上，有许多工作可以同时满足这两种角色的技术技能要求。他们是一样的还是不同的？对于编码背景(C++、Java、Python)以及关系数据库管理系统知识的人，推荐使用哪种角色？
浏览 0提问于2016-09-06得票数 5
当数据科学这个词突然出现时，人们通常会迅速转向机器学习。这是对的吗？对于一个数据科学家来说，处理数据(收集、预处理、可视化等)不是更重要吗？我知道线程在数据科学就业市场、统计分析或数据处理方面，什么更有价值？，但答案真的没有帮助我和就业市场已经改变了！
浏览 0修改于2020-08-27得票数 -1
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我今年26岁，做了不到2年的数据科学家。我主要有统计学和经济学背景。我的技术技能可以通过对SQL、Python和R.我离开了，目前我在一家大公司工作，这是欧洲主要的批发商之一。我所面临的问题是，我是公司和数字营销部门里唯一的数据科学家，非科技人员也是如此。
差不多一年后，我已经厌倦了独自工作，我觉得自己在职业上并没有得到很大
浏览 0提问于2019-02-24得票数 2
在我们公司，我们希望在内部保护数据隐私。这意味着，我们希望找到一种匿名化数据的方法，这样数据科学团队成员就不会公开这些数据，但仍然可以将其用于建模。
我在谷歌上搜索并阅读了关于假名化的文章。但我是说，这是在破坏数据吗？实际上，我没有找到任何可靠的消息来源。
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
我一直好奇为什么Python在数据科学家中如此受欢迎。首先，我需要检查这个断言是否属实，因此我在StackExchange数据资源管理器上编写了一个查询：这显示了在python帖子(如numpy、matplotlib和tensorflow )中也可以找到的标签列表中常见的数据处理和分析工具我还
浏览 0修改于2022-02-17得票数 10
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我想知道我需要知道多少数据才能在数据科学世界中获得一个体面的位置？
另外，如果我现在就开始准备的话，请给我一些建议。
浏览 0修改于2018-08-17得票数 2
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