1.5 Roles of a Data Scientist
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Analyzing the Analyzers
Skills for Data Scientist
- Business: product development, business
业务: 产品开发、业务
- Machine learning/Big data: unstructured data, structured data, machine learning, big and distributed data
机器学习/大数据: 非结构化数据、结构化数据、机器学习、大数据和分布式数据
- Mathematics/Operations research: optimisation, mathematics, graphical models, Bayesian and Monte Carlo statistics, algorithms, simulation
数学/运筹学 :优化、数学、图形模型、贝叶斯和蒙特卡罗统计、算法、模拟
- Programming: systems administration, back end programming, front end programming
编程 :系统管理、后端编程、前端编程
- Statistics: visualisation, temporal statistics, surveys and marketing, spatial statistics, science, data manipulation
统计 :可视化、时间统计、调查和营销、空间统计、科学、数据处理
Job categories for Data Scientist
| Data Developer | 编程 & 工程强,统计弱 | 专注于数据获取、存储与学习的技术实现 |
| Data Researcher | 数学强,编程弱 | 学术背景浓厚,致力于理解复杂系统 |
| Data Businessperson | 商业强,技术弱 | 关注如何让数据项目带来商业价值 |
| Data Creative | 综合能力强,略弱于数学 | 擅长多工具组合,擅长快速原型、创新开发 |
Top 5 Takeaways
- Communication skills are underrated.
沟通技巧被低估了。
- The biggest challenge for a data analyst isn't modelling, it's cleaning and collecting.
对于数据分析师来说,最大的挑战不是建模,而是清理和收集。
- A Data Scientist is better at statistics than a software engineer and better at software engineering than a statistician.
数据科学家比软件工程师更擅长统计,比统计学家更擅长软件工程。
- The data industry is still nascent, if you want to work with a variety of stakeholders in a more free-form role, the time to do so is now. (as of early 2014)
数据行业仍处于起步阶段,如果您想以更自由的角色与各种利益相关者合作,那么现在就是时候了。(截至 2014 年初)
- Both roles require a curiosity about working with data, a quality more important than your technical abilities.
这两个角色都需要对数据处理有好奇心,这种品质比你的技术能力更重要。
学习建议(如何成为数据科学家)
- 阅读《Doing Data Science》的第1章,打好理论基础
- 熟悉 R / Python 等工具,动手实践
- 理解不同类型的数据科学角色,找到适合自己的路径
- 培养数据清洗、可视化、沟通、统计建模等核心能力
- 保持好奇,关注数据与业务的结合
- 观看专家视频,了解行业真实场景
- 参考 DataCamp 的“8 步走”信息图,作为路径参考而非标准路线