一份名为《AnalyticsWeek和BusinessOver Broadway数据科学调查》的报告揭示了数据科学所扮演的角色、数据科学技能的熟练度以及项目结果满意度在各行各业的差异。信息技术行业拥有
当我在15年前开始从事数据工作时，我从未想过近年来数据科学家会如此备受追捧。如今，数据科学家被认为是全球最热门的职位之一，市场上对数据科学家的需求供不应求。
在大数据时代，每天都有大量的数据涌现出来，因此各地的企业都摩拳擦掌想从海量数据中挖宝。他们越来越依赖数据科学家利用数据创造的商业价值。
商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物。不过,当他们在这个旅程中冒险的时候，他们很容易落入陷阱。所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免。 “错误是发现的入口。”——James Joyce (著名的爱尔兰小说家)。 这在大多数情况下是正确的,但是对于数据科学家而言,犯错误能够帮助他们发现新的数据发展趋势和找到数据的更多模式。说到这儿,有一点很重要:要明白数据科学家有一个非常边缘的错误。数据科学家是经过大量考察后才被录用的，录用成本很高。组织是不能承受和忽视数据科学家不好的数据实践和重复错误
接下来，从1990年代后期到2000年代早期，很显然当时互联网即将给世界带来翻天覆地的变化。许多精通技术的毕业生开始专攻软件和Web开发。
导读：数据科学家是干什么的呢？哪些地方需要数据科学家？怎么样才能成为数据科学家？如果你正因为这些问题而犹豫要不要开始学习数据科学，那么我可以告诉你，成为数据科学家其实非常简单。 调查发现，数据挖掘和分
经过大量的研究，分析了3.6亿的职场个人资料，我们能够回答这些问题，绘出数据科学的现状图以及了解更多。
随着我们生活在大数据 时代，数据科学正在成为一个非常有前途的领域，可以利用和处理从各种来源生成的大量数据。数据科学本身就是一门广阔的学科，由统计学，数学，编程，计算机科学等专业技能组合组成。数据科学由多种元素，技术和理论组成，包括数学，统计，预测分析，数据建模，数据工程，数据模拟和可视化。
导读：根据英国《金融时报》的报道，数据科学家通常“每周会花1到2个小时寻找新工作”。此外，文章还指出：“在声称寻找新工作的开发者中，机器学习专家位居第一占比达到14.3％。数据科学家紧随其后，为13.2％。”这些数据来自由Stack Overflow对6万4千名开发者的调研。
有人给予了大数据专家许多美好的称号，比如“数据开采者”、“数据建筑师”等，但其中最时髦的当属“数据科学家”。当记者在互联网上搜索“数据科学家”这个关键词时，看到的都是“21世纪最性感的职业”、“大数据行业最时髦的职业”等溢美之词。埃森哲大中华区技术咨询董事总经理何悠毅(Jouni Hakanen)表示，目前对数据科学家需求极大。 “性感”的数据科学家 记者采访人人游戏高级数据科学家陈弢时，他提到了当年在香港科技大学计算机系读博士的时候曾听教授这样调侃：“只有那些不能严格被算为科学而又想挤进科学的学科，才会在
---- 新智元报道 来源：HyperAI超神经 编辑：SF 【新智元导读】近日，kaggle 在对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，发布其年度调查报告《机器学习与数据科学 2020》，向我们展示了当前数据科学家的群体画像。 数据分析竞赛平台 kaggle，近期针对平台用户进行了一项调查，涉及从业者基本信息、薪资水平、工作经验等多个维度。 对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，kaggle 最终针对 13%(2675 名)的受访者编制了这份报告
在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人： 他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
虽然数据科学家的需求一直在快速增长，但事实是在业内还没有对数据科学家的准确定义。有人开玩笑说，「数据科学家就是住在硅谷的数据分析师」，甚至有人画了这样的漫画：
导语 数据分析的工作量庞大复杂，这对企业、公司和政府的影响也很大，因此对数据科学家的需求日益增长。数据科学家有着一份很好的工作前景，具有吸引人的薪酬。数据科学家被称之为2017年最好的工作之一。 你准
1.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 2.如果他们的所有经验都来自学术机构，当他们面对现实问题时，可能会束手无策。寻找有实
来源 bigdata-madesimple 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。伴随着这个头衔的声望是许多想进入该领域人群的追求。 但是如何将数据科学梦想变为现实，成为一名数据科学家呢？ 每个数据科学家都有自己的故事，这就意味着这个回答存在着各种各样的答案。但是单单一个例子的作用并不大，因此 365 Data Science 进行了一项研究，对LinkedIn上1001名数据科学家的个人简介进行了汇总和分析。 我们
如果你正在找数据科学家的工作，你可以在各大求职网站上看到大量求职需求。如果你正在考虑转行，或者想在没有数据科学背景的情况下开启新的职业生涯，那么数据科学家仍然是很好的职业选择。
原文：http://developer.51cto.com/art/201604/508969.htm 在2016年的美国，数据科学家已经被冠以“最佳工作”的头衔，数据科学家的定义以及成为一名出色数据科学家所需的技能一直处于不断的变化之中。科技和商业需求方面的进步驱使着数据科学家随着行业的不断变化而不停的进化。在这片文章中，我们将会近距离的看一看在2016年当中，作为一名数据科学家应该扮演何种角色。 Dave Holtz写道，小小的“数据科学家”这样的岗位头衔，经常被充当一个空白头衔来用，其作用就是说明数据
大数据文摘作品，转载要求见文末 来源 | CrowdFlower 编译 | 万如苑，朱璇，张怿檬 前言部分： 连续第三年，CrowdFlower对来自各类机构的近200位数据科学家进行了一次问卷调查。往期问卷的问题包括对数据科学家幸福水平的评估、对数据科学家的人才需求等，今年的新问题包括受访者所使用数据的特点等。今年的报告还包含了很多对于人工智能领域的深入洞察，特别是人工智能成功的关键因素，例如算法和训练数据等。 一些我们最喜欢的发现： 88%的数据科学家报告在他们的工作角色上感到开心或非常开心（尽管有3%
你可能刚刚听说数据科学家这个职业，或者已经从事该行业多年。每当提及“数据科学”这个词的时候，可能总会有一份荣耀在心里面。毕竟这是一个听起来就很高科技的职业，自我介绍的时候会有人投来羡慕的目光。
<数据猿导读> 如今，数据科学家已是炙手可热，那些曾经对其毫无所知的企业，眼下也开始在全世界搜寻最好的数据科学家。问题在于，优秀数据科学家的标准是什么?和其他东西一样，数据科学家也是良莠不齐，招聘他们
科技评论按：「数据科学家」可谓是从「大数据」和「机器学习」双双开始普及之后催生的热门职位之一了，许多接触或者学习了机器学习的学生和程序员都期待自己能够成为数据科学家。 不过，从「会洗数据写代码」到「优秀的数据科学家」之间到底有多少距离，很多人都说不清。对于不同的企业，数据科学家的作用会有各种各样的不同，甚至同一个企业中不同团队的数据科学家都会有不小的区别。就算是想要为自己的数据科学家构建一个标准成长路径的企业都会觉得非常苦恼。 如果没有清晰的成长路径，这些充满天分的计算机魔法师们就会有遇到瓶颈的风险。他们可
很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河。O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 《Analyzing the Analyzers 》，比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能。重点内容翻译如下： 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准（从完全同意到完全不同意）来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题，能够获得数据科学家的自我认识结果。调查结果将数据科学家分为以下四类：Data Businesspeople、Data
本文的作者就是一位数据科学家，做了这么久，他觉得有必要将这个行业的苦恼公之于众，为那些想进入这个行业的人们做个参考。
作者 Jonny Brooks-Bartlett 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 观看更多国外公开课，点击"阅读原文" 我是一名数据科学家。 很多人都认为数据科学家是21世纪最性感的工作，作为数据科学家有丰厚的薪资，这无疑是一份理想工作。该领域聚集了大量高精尖人才，他们热衷于解决复杂的问题，而且热爱他们的工作。 然而事实上根据英国《金融时报》的报道，数据科学家通常“每周会花1到2个小时寻找新工作”。此外，文章还指出：“在声称寻找新工作的开发者中，机器学习专家位居第一占比达
数据科学家大显神通的时刻到了！但究竟什么是数据科学家？数据科学家需要具备怎样的技能？他们为何与众不同？ 大数据时代 的到来驱动了数据，，带宽和处理能力成指数级的增长。现今数据科学这一新兴领域已经引发了众人极大的兴趣。Amazon前首席科学家表示“数据是原油，但石油需要加以提炼后才能使用，从事海量数据处理的公司就是炼油厂”。 如今，所有规模的组织都在尝试探索如何从大数据中挖掘出有价值信息。数据科学家具备从 大数据挖掘 “金矿”的能力，并根据挖掘出的信息用来对大量移动设备数据、社交媒体流数据、医疗成像、智能电网
数据科学家大显神通的时刻到了！但究竟什么是数据科学家？数据科学家需要具备怎样的技能？他们为何与众不同？ 大数据时代的到来驱动了数据，，带宽和处理能力成指数级的增长。现今数据科学这一新兴领域已经引发了众
在过去几年中，随着大数据的崛起，出现了大批的新型分析师。所谓的“数据科学家”被许多人认为是唯一能够充分利用大数据真正价值的人。虽然他们的职能已经非常清晰了，但是他们应该具有怎样的品质却还不清楚。人们最常见的偏见就是，认为统计学家就是数据科学家或者具有分析背景的商务智能专家会是一个好的数据科学家。也许在某些情况下这是正确的，但也有例外。 那么，成为真正的数据学家（DS）需要具备怎样的技能呢？ 1. 统计学知识：这不仅仅是了解统计数据而已，还要了解模型和方法论，以及如何最好地运用它们。一个统计学家，需要具有出色
作者：谢丽 审校：郭蕾 摘自：InfoQ.com 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
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
如今，数据科学家炙手可热。在世界各地，成千上万的学生都在大学或在线课程中选择了数据分析课程。
CDA字幕组 编译整理 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 数据科学家是21世纪最性感的职业，那么该如何成为一名数据科学家呢？HackerEarth的主题演讲中就回答了这一系列的问题。 HackerEarth的主题演讲围绕如何成为一名数据科学家解答了一系列问题。在这里我们把内容分成上下两篇，如何成为一名数据科学家之学习篇和面试篇。今天先给大家带来学习篇的内容。 在本篇中Jesse steinweg - woods向大家讲解了为什么现在是成为数据科学家的最佳时机；如何迈出成为数据科学家的第一步
本文探讨了数据科学家这一职位的招聘需求，包括IBM公司对于数据科学家的定义和技能要求。数据科学家需要具备机器学习和统计方面的专业知识，以及R、Python或Scala等编程语言的专业知识。此外，数据科学家还需要能够转换和管理大型数据集，以及将技能应用于现实世界的商业问题。
谈到数据科学家、数据工程师、软件工程师和统计学家之间的区别，这可能会令人感到困惑。虽然都与数据有关，但他们的工作内容却存在着根本性差异。
数据科学事业正在蓬勃发展，各行各业对技能熟练员工的需求越来越高。调查发现，出色的数据科学家拥有一些相似的特征，这让他们从人群中脱颖而出。 当今社会对数据科学家的需求缺口很大，这个技能短缺仍将持续几年。根据IBM的研究，2020在美国的所有数据的专业人员每年的职位空缺数量从36.4万增加到272万。另一项调查显示，到2020年，对数据科学家、数据开发者、数据的工程师等新岗位的需求量将有接近70万的缺口。 许多公司发现，自己寻找合格的候选人仅能满足业务的技术要求。然而，仅仅因为一个人在技术上符合标准，并不一
数据科学本质上是一个探索和创新的过程，因为通常对于现在的问题没有明确的答案，也没有获得答案的确定的途径。数据科学家用数据和他们的经验研究问题，探索数据，创建模型，然后通过这些再来决定选择哪些参数和过程来处理手头的具体问题。这使得分享与协作变得非常重要，因为需要数据科学家团队里的每个人都能共享彼此的研究和知识，并最终产生最佳的结果。
我们的《2016数据科学家报告》是去年的努力的后续行动。我们的目的是调查有着多年经验和专业领域的专业数据科学家，从而了解他们的职业，以及他们每天的日常工作是怎样的。
产生推荐 实际上，有非常多的方法可以由数据驱动产生推荐。例如在所谓的“协同过滤”里，所有用户的行为都可以被收集起来作为推荐的基础，然后分析发现哪些商品有相似的用户行为模式。这种方法的优美之处在于计算机根本不用知道这些商品是什么。而它的缺点则是商品必须要有足够多的用户行为信息数据才能保证这个方法起作用。另外一类产生推荐的方法是只看商品的属性。例如，推荐具有相同品牌的或者相同颜色的商品。当然，对这些方法还有非常多的扩展或者组合。 更简单一些的方法就是只通过计数来做推荐。但这种方法在实践里会有非常多的复杂
最近几年，数据科学家一直被置于聚光灯下，今年年初还曾被誉为“2016年最热门的工作”，有相当一部分人对该职位有兴趣。最近，白宫也特别挑选出一批数据科学家，平均工资约达11万美元。但数据科学家又有哪些感
性感事物方面的权威《哈佛商业评论》宣布，“数据科学家” 是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。 不管老板懂不懂数据科学家是干什么的，反正最近几年这个岗位的需求数正在快速攀升，Indeed.com 的数据可以为证。 但是其性感在什么地方？什么是数据科学家？他们是科学家吗？还是工程师？程序员？抑或是一个商业决策与创新者的新血统？ Indeed.com 的数据没有反应出来的一个事实是，尽管这个职业对应的学科在学术界经过长期的酝酿，但终究没有成立为一个新的学科
刚毕业的大学生们，恭喜你们!欢迎成为劳动者的一员。在你所有可能申请的工作中，“数据科学家”这个风骚无比的职位也许最难得到的一个，同时也许是最具有潜在丰厚回报的一个。但是别害怕：Datanami在这里以一个实际数据科学家从业者的身份给你一些建议，告诉你怎样成为他们中的一员。 开始成为数据科学家的第一条建议是别被这个职位的要求所挫败。没有一个刚毕业的大学生能满足即是数学\统计天才，又精通市场、产品、网络安全，还是专业的Python、Java、R程序员。(提示：这就是为什么数据科学家被称为独角兽——因为他们不存在
导读：大数据时代方兴未艾，人工智能时代又呼啸而至。在人工智能时代，将数据的价值发挥出来的要素有资金、数据、平台、技术、人员等。数据科学家是人员要素中最为重要的部分，是需要企业非常重视的。
关于作者： 杨滔，桃树科技（TaoData）创始人，专注于下一代人工智能产品的研发、应用与商业化。拥有超过十年机器学习研究与应用经验。奥克兰大学机器学习博士，悉尼科技大学博士后。曾任阿里巴巴集团数据科学家，建立淘宝网数据科学团队，首创聚划算爆款模型。曾任F团首席科学家，建立F团数据化运营体系。 📷 “如何成为一名卓越的数据科学家？”是我们讨论的主题。 所谓卓越，不是那些纸上谈兵、喜欢“3V”、“4D”、“大时代”的理论家，也不仅是一名手脚利索的码农去实现别人脑袋中的逻辑。 所谓卓越，是
在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表
2014 年我加入 Schibsted 传媒集团的一个小团队，当时是第六位数据科学家。这些年，我在这家公司研究了许多数据科学方法，目前该公司已经有 40 多名数据科学家了。在这篇文章中，我将回顾过去四年所学到的经验-——首先是作为数据科学家的经验，然后是作为数据科学管理者的经验。
令人惊讶的是，我得到了许多来自不同行业的顶级数据科学家的回应，他们都分享了他们的想法和建议，都很有意思且实用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
