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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