成为数据科学家之前,这 20 件事你必须得知道

几年前,Harvard Business Review 赞扬数据科学家是“ 21 世纪最性感的职位”。但是你知道成为一个数据科学家意味着什么吗?一些数据科学家和专家们如是说:

DJ Patil

数据科学家“趋向于”自然科学家,尤其是物理学家,而不是计算机科学家。 物理学家有着很强的数学背景、计算机技术,并且笃信这样的原则:生存依靠的是从数据中发掘出最多的信息。他们必须考虑的都是宏观的格局、重要的问题。

Rchard Snee Emc

他们必须在数据中找出最宝贵的真相,并且解释给商业领导者们。

Josh Blumenstock

数据科学家就是那些比计算机科学家知道更多统计知识、比统计学家知道更多计算机科学的人。

Nate Silver

数据科学家只是比统计学家更性感的一个称呼罢了。

Mike Loukides

数据科学家涉及的工作有:收集数据、把数据整理揉合成一个易处理的模式,让数据讲出自己故事,并把这些故事展示给其他人。

Ben Rooney

半开玩笑的说,数据科学家被称为穿斗篷的超人。

Shlomo Aragmon

数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 教导者 + 讲故事的人 + 艺术家。

Monica Rogati

他们是一半黑客、一半分析师。他们使用数据得到产品并发现独到的见解。

Hillary Mason

数据科学家是那些可以获取、清理、发掘、建模并解释数据、还混杂了具备黑客技术、统计学和机器学习知识的人。数据科学家不仅仅擅长处理数据、同时意识到数据本身就是一流的产品。

Michael O’Connell

(数据科学家会)解析地、严密并且系统地思考一个商业问题,并根据可用数据得出解决方案。

而一张有关数据科学家养成路线的图片也是红极一时,对,就是下面这个,乍一看,该有不少人以为是地铁线路图吧~

网传的数据科学家养成路径

图示每个区域被表示为“地铁线”,站点代表必须以渐进的方式学习/掌握/理解的主题。选择一条线,赶上火车,通过所有车站(主题),直到到达最终目的地(或)切换到下一个路线。

也着实佩服原作神奇的脑回路了。复杂而又清晰,却也有点让人望而却步了。

但无论是大家的观点论述,还是“地铁线路”式的成长路线图,概括的来讲,想要成为数据科学家,无非就是以下这 20 件事了。

数据科学家必须知道的 20 件事

我们很清楚没有什么是一蹴即就的,但我们可以以此作为自己的个人学习计划,以确定自己最想开发的领域和获得技能。当然这也绝不会是最终目的地,却可以是一个坚实的开始!

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