IT帮18年8月早餐会

- Big Data是基础

- Machine Learning是手段

- AI是方向

——Dr. Alex J

上个月我们聊完Agile， 这个月我们来聊聊最近这几年特别火的话题：数据。这次特地邀请了两位数据方面的大神级人物：

- Alex F，目前担任资深DA，来自澳洲某四大银行

- Dr. Alex J，目前担任DS团队leader, 来自业界某知名网络公司

在搞清楚DS，DA，DE这些之前，让我们先来把两位Alex区分开吧...(左：Alex J，中：Alex F)

本着Agile不断改进的原则，本月的嘉宾分享主题是随大家的意愿而定的哦。在早餐会的两周前，小伙伴们把自己感兴趣的话题po出来或者点赞顶上去。嘉宾会在其中挑选大家点赞最高的话题做专题分享。快来看看大家感兴趣的话题有哪些。。

选择Consulting Firm还是甲方公司？

对于刚入行的新人来说，大神建议可以先去consulting firm，这样可以对各个方面都有所接触，学习不同的东西。但是一段时间之后，如果想对某个方面更感兴趣，想要有更深入的了解和学习，可以考虑去特定的甲方公司。

很多公司要求Data Scientist 是博士学位，这是入门硬性要求吗？

这是根据不同的职位和公司而定的啦，不代表说DS一定要是博士学位。入门的话，数据库原理，SQL，Python, R 这些一定要会。另外，你的Presentation skill, business sense, 深入学习的能力都是加分项。

薪资方面，没有外界传的那么高。在Senior DS级别，一般就150k - 180k。当然了，如果像大T这样大公司给的可能稍微高一点。刚入行的话，大概是80k - 90k, 有一定工作经验后大概是120k - 150k.

Data Scientist （DS）的职位发展是什么？想入行的话应该从哪里开始？

刚入行的，可以从Data Analyst, Business Analyst, 或者Business Intelligence的职位开始。然后是DS，Senior DS, 再之后就是Team Manager / Technical Lead。Data Engineer 则可以考虑往DS 或者 Data Architect转。

不过大神也提到，职位是一回事，具体还得看工作内容。譬如有的公司并没有设定Data Engineer的职位，而是把它作为DS的一部分。

既然DS需要一定的编程技术，那么程序员转DS该从哪儿切入？

其实上面已经提到一些，除了编程，还需要有一定的数学和统计知识。而更重要的是沟通能力。毕竟数据分析出来就是为了能让人更好的理解当中的规律和发现，来进行预测或者决策。工作当中如果有机会的话，自己多学习和尝试争取一些数据分析的工作。

以下是大神分享的书单，小编偷偷地拍了下来！

（PS：反正小编一看到数学就头大，有兴趣的同学可以自行学习哦。。）

除了两位大神的分享，在场的小伙伴讨论了不下十个话题。例如作为Data Scientist要有哪些特质？多年前常说的数据挖掘与现在的大数据，机器学习有啥区别？等等等等。。。

还有小伙伴给大家分享了自学数据的心得体会，并且推荐了一些适合新手入门的网上教程，SK Learn 和莫烦Python都是不错的选择哦。。。

陪伴是最长情的告白

First Year

小编后记

不知不觉，IT帮的早餐会已经举行了12期，陪伴了各位整整一年，话题涵盖了IT的多个热门领域，这可以算是我们的一个小小里程碑。在这一年里，我们不断思考，改进，无论是从活动形式，嘉宾分享，还是话题拟定，都希望大家能最大限度的参与进来，而不仅仅是一个旁观者或者聆听者。

其实，最最要感谢的还是小伙伴的热情参与和支持。据反映，参加早餐会是件特别不容易的事情。先别说大冬天一早赶来，光是抢票的过程就异常惨烈。不过最近听说某位死忠粉开发了抢票系统，能不能用不知道，大家不妨试试？

然后要感谢的是我们IT帮的灵魂人物 - 帮主路达。谢谢他一贯的坚持，精益求精的态度。在忙碌的工作之余，还要筹备活动和邀请嘉宾。（好啦好啦，小编这次不黑他了。。他肯定偷着乐）当然，不能不提到各期的嘉宾，正是他们无私的分享，才让早餐会办得越来越好。

如果大家有啥想法，建议，欢迎在下面给小编留言哦。。

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