“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，他提到了当年在中国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，才会在命名的时候加上‘科学 “数据科学家”这个新称谓近两年才被叫响。大数据与数据科学家有着千丝万缕的联系，因此容易让人产生一种错觉，数据科学家是大数据时代特有的一类专才。 但其实在传统的结构化数据处理过程中，数据科学家的身影就已经出现。记者最近采访了一些中国的大数据企业，其中很多企业并没有设立数据科学家这一职位，但数据分析师、数据工程师等都在做着数据科学家的工作。 尽管大数据项目的实施在没有数据科学家的情况下也能够成功地完成，但有鉴于数据科学家将成为大数据项目的工具、系统和输出的最终用户，数据科学家在大数据项目的计划阶段至关重要。 自己培养数据科学家在品友互动其实并没有数据科学家这个职位，有的只是算法工程师、数据工程师等，他们从事的是数据科学家的工作。
事实上，你可以成为一名真正的数据科学家，且不需要掌握这些技能。NoSQL和MapReduce不是新概念——在这些关键词被创建之前，就有很多人接触到它们。成为一名数据科学家，你需要以下能力。 数据科学家在商业分析、统计学和计算机科学等领域也是通才，比如会掌握这些专业知识：健壮性、实验设计、算法复杂度、仪表盘和数据可视化。 一些数据科学家也是数据策略师——他们可以开发数据收集策略，并使用数据来发现可操作的、能对商业产生影响的见解。这就要求数据科学家具有创造性，能根据业务要求，制定分析、提出解决方案。 伪数据科学的例子这里有个伪数据科学的例子，说明数据科学家要开展工作，为什么需要遵循标准和最佳实践。这里讨论的例子，并不是说它们是不好的产品——实际上，它们有很多的内在价值——但跟真的数据科学无关。 本文选自《数据天才：数据科学家修炼之道》
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经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。?理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。理解统计陷阱。 它可以帮助你是用许多书籍科学工具或者是编程接口，通常是 Java 与 Python. Scala 也正在成为数据科学的重要编程语言，R 语言通常来说是必须的。 下面是一些可以用于构建爬虫的工具：ScrapyApache NutchJsoup文本数据文本数据包含了许多非常有用的信息，如：顾客意见、情绪以及意愿。信息提取与文本分析是数据科学家需要掌握的重要技能。 结语最后，这里还有一些数据科学家不该错过的书籍：Data Mining and Statistics for Decision Making by Stéphane Tufféry (A personal
在互联网企业中，LinkedIn是一家出了名的“慢公司”，但LinkedIn也是最成功的社交网络，用户品质、广告价值都是行业翘楚，秘密在于LinkedIn有一个高效的数据科学家团队。 为什么人们现在如此的关心统计和数据，为什么数据科学家成了最性感的工作， 最近，在TiE的峰会上， LinkedIn的首席数据科学家Manu Sharma 接受了采访， 揭秘了LinkedIn的数据分析的工作 问： 能介绍一下LinkedIn的数据科学吗?答： LinkedIn就是用户的职业社交网络， 在这个网络上， 如果人们想找你却找不到那么你就可能失去一个机会。 数据科学家需要具备好奇心和直觉。 他们需要想的问题是：我能用这些数据来做什么呢？ 我需要问什么样的问题？这些数据能告诉我什么？ 他们还需要足够的直觉来了解他们所采用方法的局限性。 数据科学家的工作包括， 采集数据， 整理数据， 建立正确的模型， 测试模型， 还要有一定的编程能力。 一个数据科学家需要具备这些技能， 而这些技能也是一个初创企业在建立它的数据科学家团队所需要的技能。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。 作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的ScalaJavaPython API之外增加了R API（SparkR）。 项目背景R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有一项调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL。 为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame
一、数据科学家的起源“数据科学”（DataScience）起初叫”datalogy “。 Jeff Wu做出题为“统计学=数据科学吗？ 的演讲，建议统计改名数据的科学统计数据的科学家。 数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。 不远的将来，数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科，同时使用数学，统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。 （决策力）三、数据科学家所需硬件技能(1) 计算机科学一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。
一、数据科学家的起源 数据科学（DataScience）起初叫datalogy 。 Jeff Wu做出题为“统计学=数据科学吗？ 的演讲，建议统计改名数据的科学统计数据的科学家。 数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。 不远的将来，数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科，同时使用数学，统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。 如果从广义的角度讲，从事数据处理、加工、分析等工作的数据科学家、数据架构师和数据工程师都可以笼统地称为数据科学家；而从狭义的角度讲，那些具有数据分析能力，精通各类算法，直接处理数据的人员才可以称为数据科学家
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？ 商业智能专业知识：并不一定要成为一个商业智能专家，但是一个数据科学家需要知道如何抽取，清洗，转换，分析和报告数据。数据科学家并不是ETL开发者，但他她可以与ETL开发者交流，并了解他的术语和行动。 数据科学家需要推动这一迭代过程。此外，数据科学家还需要将分析结果呈现出来。为此，需要良好的故事叙述能力。6. 好奇心：根据分析的业务主题，数据科学家可能不是此领域的专家。 好奇心与数据科学技术，工具和科技有同等地位。7. 创造力：数据科学家需要在上述所有技能中使用大量的工具和技术。为了做到这一点，数据科学家在如何使用这些工具和技术方面应该发挥创造力。 如果一个案例只需要线性回归和条形图，那么数据科学家不应该过度设计它。数据科学家需要提供的是信息的洞察力和增值信息，而不是重新创造世界。
但如何能成为一个数据科学家呢？首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。 但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的综合技能，并且在他或者他希望工作的领域拥有大量的行业知识和经验。? 大约90%的数据科学家至少有大学教育及以上经历，甚至到博士以及获得博士学位，当然，他们 获得的学位的领域非常广泛。?一、擅长统计学、数学和机器学习。 在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家？使用开源代码 开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实 习生。 目前，PPV课已开通数据科学家栏目，并且每日为大家带来大数据行业最新最干货的内容，欢迎大家关注微信公众号（ppvke123)。
他她是否整日忙于数据或在他她的实验室中尝试复杂的数学？毕竟，“谁是数据科学家”？ Ť 这里有对数据科学家提供了一些定义。简而言之，数据科学家就是实践数据科学艺术的人。 DJ Patil和Jeff Hammerbacher创造了一个非常流行的术语“数据科学家”。数据科学家是利用某些科学学科的专业知识来解决复杂数据问题的人。 当今的数据科学家面临的主要挑战不是找到现有业务问题的解决方案，而是确定对组织及其成功至关重要的问题。为什么数据科学家被称为“数据科学家”？ 数据科学家具备哪些技能？数据科学家的作用确实是具有挑战性的！尽管数据科学家使用的技能和能力差异很大，但要成为一名高效的数据科学家，他应该：1. 数据科学家就像网站管理员一样，不仅需要成为所有行业的杰作，而且还需要掌握以上领域中的至少一个。数据科学家做什么呢？数据科学家扮演着双重角色-“分析师”和“艺术家”！
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。? 员工：当然，我还能把它们相乘但如何能成为一个数据科学家呢？首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。 但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。 因此，排除一个数据科学的学位计划（世界各地的著名大学雨后春笋般的出现着），你需要采取什么措施，成为一个数据科学家？ 8练习在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家？使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。
本文详细列举了从雇主角度看来，数据科学家加强自身市场竞争力所必备的9个数据科学技能。 过去一年中人们对数据科学的兴趣骤然增长。 技术技能：分析学1教育数据科学家受教育程度都很高，其中88%至少拥有硕士学位，46%有博士学位。虽然有一些名人特例，不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景，才能掌握所需的深度知识。 6非结构化数据数据科学家能够处理非结构化数据这一点非常重要，无论这些数据是来自社交媒体、视频源或者音频的。非技术类技能7求知欲毫无疑问最近到处都能看到这个词，尤其是在与数据科学家关联时。 网上有很多资源，不过笔者不希望让读者产生这样的错觉——成为数据科学家非常简单，上几节MOOCs就够了。除非你有扎实的定量经验，否则成为数据科学家之路还是颇有挑战的——但也并非不可能。 8Burtch Works研究：关于数据科学家的薪金，如果想要了解更多信息与当前数据科学家人数统计的话，请下载我们的数据科学家薪金研究报告。
【节选自即将由电子工业出版社出版的《数据科学家养成手册》第二章】科学之科在中国古汉语体系中多为单字词，所以大家想想也能猜得出“科学”一词其实并非中国所发明。的确，“科学”是个舶来的词汇。 “科学”一词由明治维新时期日本学界初用于对译英文中的“Science”，由日本启蒙思想家西周（にしあまね，1829年~1897年）进行翻译引入的（科学——かがく），欧洲语言中该词来源于拉丁文“Scientia 科学是一种泛指的领域，数据科学、计算机科学、社会科学、经济科学、语言科学、生物科学等等，这些各领域的科学各自有各自的体系和规范以及认知特性。这些都是小的，窄而深的认知领域。 波长比红色可见光还要大的称为红外线，红外线是在1800年由英国天文学家、古典作曲家、音乐家弗里德里希·威廉·赫歇尔（Friedrich Wilhelm Herschel，1738年11月~1822年8月 这种对科学未来的无法预知性不仅仅是在光学这一个小小的领域，在物理学的其他领域，以及化学，地理学，天文学，数学等这些领域我们同样有着边界扩展中的迷茫，甚至很多时候让我们方向难辨。
【节选自即将由电子工业出版社出版的《数据科学家养成手册》第一章】什么是科学家 从我们每个人上学前班的时候，我们就开始受到各种各样的启蒙教育，哪怕是捏橡皮泥、跳皮筋、玩弹球这些最最普通最最不起眼的游艺项目 在我们印象中的科学家通常都是天资聪颖，智慧出众，在某一领域理解深刻的。科学家与我们常人都有哪些区别呢？是因为他们更聪明所以才能当科学家吗？是他们记忆力殊绝于人才能当科学家吗？ 是因为他们有更好的坚忍不拔的性格才能克服困难成为科学家吗？我认为这些因素都只是成就科学家的一部分因素，而且既不是充分条件也不是必要条件。 作为一个有知识和有一定文化程度的常人来说，其实很多技术很多科学原理我们都能理解而且加以应用，而且不乏有些人会应用得非常纯熟，但是众多的常人中却很少有能够被称为科学家的。原因何在呢？ 这不足为奇，当然更不可能让每个人都因为对这种常识的总结或感知而成为科学家。
人们热衷于进行各种数据观测、拟合，希望对数据进行可期望的预判，这种行为究竟本质上是在做什么呢？从带有一定功利色彩的眼光来看，这实际上是一种趋利避害的过程。 在本书最开始的部分在对科学家的特征进行归纳的过程中其实已经明确过了，科学是测量的学科，是量化计算的学科，而且即便不具备突破性也需要精确性和体系性这两个最为基本的特性。 那我们不妨来想想，我们信任科学的最根本原因是什么？能够精确地量化地进行“应验”，而这个过程中对数据的观测、拟合，对于模型的归纳是在做什么呢？调整的最终目的是为了让模型所表达的“体系”和观测的现象一致。 所以这种东西我们没办法认定其为科学，不是因为它是从远古蒙昧时期传下来的，而是因为它不符合科学的定义。 所以即便真的有这种关系，即便有相当数量的人笃信神灵与庇佑的存在，只要它不能量化，不能进行量化的验证就不能被认定为科学。
作为公司的首席数据科学家，两年来 Matt Pasienski 做的事情就是把乱麻一样的数据变成有意义的信息。但随着数据的汹涌而来， Pasienski 仅仅依靠一张物理学 PhD 文凭已经不够了。 OK,你需要过硬的数学和计算技术能力，但最成功的数据人才都有观察思考的习惯。（大部分还爱钻研冷知识）。如果我做招聘的话，我不会问他数学学科背景的问题，但会问上星期学到的最有趣的东西是什么。 营销人员能理解数据科学家们做的事情么？我希望营销人员能理解他们本身就有必要成为数据科学家。他们需要陈述数据，理解数据。 一个基于真识评估数据的图表或统计表有利于他们屏蔽噪音。为了营销的目的，数据科学家怎样做才好？甩掉没用的冗余信息。 大部分数据科学家都专注于事实和数字，但营销行业里最难做的不仅是从数据中挖掘出意义，还要知道如何表达数据结果。
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。? 员工：当然，我还能把它们相乘但如何能成为一个数据科学家呢？首先，各个公司对数据科学家的定义各不相同，当前还没有统一的定义。 但在一般情况下，一个数据科学家结合了软件工程师与统计学家的技能，并且在他或者她希望工作的领域投入了大量行业知识。 因此，排除一个数据科学的学位计划（世界各地的著名大学雨后春笋般的出现着），你需要采取什么措施，成为一个数据科学家？?1、复习你的数学和统计技能。 在你在新的领域有一个工作之前，你如何练习成为数据科学家？使用开源代码开发一个你喜欢的项目、参加比赛、成为网络工作数据科学家、参加训练营、志愿者或实习生。
引言在大数据技术飞速发展的今天，谁才是我们大数据科研与工业界中最有威望的科学家呢？ Achin 是Data Robot（数据机器人）的联合创始人。DataRobot 聚集着世界上最好的数据科学家们，已经成为了美国成长最快的数据公司。 Patil现担任白宫首席数据科学家和制定数据策略的副首席技术官，奥巴马亲自招募他的。 他不仅仅是一名数据科学家，而且还是一名天体物理学家和空间科学家（Astrophysicist and Space Scientist）。在2014年被评为IBM大数据与分析英雄。 他是在斯坦福大学获得的学士学位。总结到这里，文中已经列举25位从事数据技术的数据科学家，他（她）们都是需要我们去仰慕的大牛级人物。
“数据科学家”被誉为21世纪最性感的工作（Thomas Davenport和D.J. Patil在哈佛商业评论上曾发表的一篇文章中称），但如何成为一个数据科学家？怎样才能入门呢？ 许多的信息可能导致你认为成为一个数据科学家需要全面的精通一些领域，比如软件开发，数据整理，数据库，统计学，机器学习和数据可视化。不用担心。从我作为一个数据科学家的经验来说，事实并非如此。 4种数据科学工作“数据科学家”经常是被用来形容完全不同的工作的一个总称。 这里有四种类型的数据科学工作：数据科学家是住在旧金山（San Francisco）的数据分析师：玩笑归玩笑，其实在一些公司数据科学家是数据分析员的代名词。 一个拥有软件工程背景的数据科学家可能更容易在这样的公司有突出的表现，因为对这样的公司来说，更重要的是一个数据科学家能对产品代码做出更有意义的数据类的贡献并提供基本的见解和分析。
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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