对有志于成为数据科学家的人的建议
Posted: Sun Mar 02, 2025 9:42 am
行业内谁是您的典型大数据客户？是 CTO、CIO、CMO 还是特殊数据领导者？
Lovekesh Vig： 我们的典型客户是 CIO。
您认为数据分析师和数据科学家需要具备哪些最重要的技能，包括技术和软技能？
Lovekesh Vig： 从技术上讲，我们所 加纳手机号码列表 寻找的是更深入地了解所使用的模型。由于机器学习 API 的激增，很容易在没有完全了解其工作原理的情况下使用模型，得到预测并完成工作。优秀的数据科学家会了解模型背后的数学原理，了解不同参数的影响，从而能够辨别哪种模型最适合哪种类型的数据。数据科学家大约 80% 的时间都花在清理和编码数据上，使其适合机器学习算法使用。因此，数据科学家应该掌握有效处理缺失、噪声数据的技术，并意识到数据编码对最终结果的影响。
软技能包括理解业务用例的能力、规划项目执行的能力（包括估算计算和人工资源以及可用的技能组合）。能够有效地交流想法，清楚地阐明优势/局限性以及数据可以实现和不能实现的目标。一般来说，数据科学家必须为项目的成功而付出努力。
有志于从事数据工作的人士应该在处理混乱、嘈杂的数据时投入多少精力？他们还必须在哪些领域积累专业知识？
Lovekesh Vig： 很多，正如我提到的，清理和编码数据对于构建有用的应用程序至关重要，数据科学家的大部分时间都花在这上面。其他领域包括预测建模、计算和存储基础设施优化以及数据可视化。
您对新手、数据科学学生或想要在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
Lovekesh Vig：
编程和软件技能 - R、Python、SAS 或 Excel
一个好的程序员应该能够跨语言和工具转换，你可以有一种喜欢的语言来工作（我推荐python），但如果情况需要，这不应该限制你跨语言/工具转换。
可视化工具
选择您最喜欢的可视化工具，成为不同可视化功能的高级用户，并了解哪些可视化对不同类型的数据有用。在进行任何类型的预测建模之前，可视化都是必不可少的。
Lovekesh Vig： 我们的典型客户是 CIO。
您认为数据分析师和数据科学家需要具备哪些最重要的技能，包括技术和软技能？
Lovekesh Vig： 从技术上讲，我们所 加纳手机号码列表 寻找的是更深入地了解所使用的模型。由于机器学习 API 的激增，很容易在没有完全了解其工作原理的情况下使用模型，得到预测并完成工作。优秀的数据科学家会了解模型背后的数学原理，了解不同参数的影响，从而能够辨别哪种模型最适合哪种类型的数据。数据科学家大约 80% 的时间都花在清理和编码数据上，使其适合机器学习算法使用。因此，数据科学家应该掌握有效处理缺失、噪声数据的技术，并意识到数据编码对最终结果的影响。
软技能包括理解业务用例的能力、规划项目执行的能力（包括估算计算和人工资源以及可用的技能组合）。能够有效地交流想法，清楚地阐明优势/局限性以及数据可以实现和不能实现的目标。一般来说，数据科学家必须为项目的成功而付出努力。
有志于从事数据工作的人士应该在处理混乱、嘈杂的数据时投入多少精力？他们还必须在哪些领域积累专业知识？
Lovekesh Vig： 很多，正如我提到的，清理和编码数据对于构建有用的应用程序至关重要，数据科学家的大部分时间都花在这上面。其他领域包括预测建模、计算和存储基础设施优化以及数据可视化。
您对新手、数据科学学生或想要在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
Lovekesh Vig：
编程和软件技能 - R、Python、SAS 或 Excel
一个好的程序员应该能够跨语言和工具转换，你可以有一种喜欢的语言来工作（我推荐python），但如果情况需要，这不应该限制你跨语言/工具转换。
可视化工具
选择您最喜欢的可视化工具，成为不同可视化功能的高级用户，并了解哪些可视化对不同类型的数据有用。在进行任何类型的预测建模之前，可视化都是必不可少的。