商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物。不过,当他们在这个旅程中冒险的时候，他们很容易落入陷阱。所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免。 “错误是发现的入口。”——James Joyce (著名的爱尔兰小说家)。 这在大多数情况下是正确的,但是对于数据科学家而言,犯错误能够帮助他们发现新的数据发展趋势和找到数据的更多模式。说到这儿,有一点很重要:要明白数据科学家有一个非常边缘的错误。数据科学家是经过大量考察后才被录用的，录用成本很高。组织是不能承受和忽视数据科学家不好的数据实践和重复错误
在本文中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。
2006年Jonathan Goldman到商业社交网站LinkedIn工作，那时的LinkedIn还只是刚创业不久，网站注册人数不到8百万，但是很多成员会邀请自己的朋友和同学加入，因此注册人数迅速增
来源：机器之心 作者： Vincent Granville 编译： 机器之心 参与：吴攀 、李亚洲 校对：李君 编辑：胡蝶 原文链接：http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-between-machine-learning-data-science-ai-deep-learning 本文共3967字，建议阅读14分钟 本文明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《人工智能、机器学习、深度学习，三者之间的同心圆关系》也对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。如果对这篇文章中的观点不认同，欢迎大家留言讨论。
每位数据科学家的项目都是从处理数据开始的，而互联网则是最大、最丰富、最易访问的数据库。但可惜的是，数据科学家除了能通过pd.read_html函数来获取数据外，一旦涉及从那些数据结构复杂的网站上抓取数据时，他们大多都会毫无头绪。Web爬虫常用于分析网站结构和存储提取信息，但相较于重新构建网页爬虫，Scrapy使这个过程变得更加容易。
原作者 Eduardo Ariño de la Rubia 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 在 Quora 上有人提问，“在招聘初级数据科学家时你最看重什么？拥有数据科学的硕士学位或参加过科学训练营是否能加分？” 来自 Domino 数据实验室的首席数据科学家 Eduardo Arino de la Rubia 给出了他的回答。 事实上，在招聘时任何一个求职者都足以让我看他们的简历，但是可以肯定的是，他们都不足以促使我做出聘用的决定。我认为人们对于招聘经理
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
近日，一家美国招聘网站Glassdoor报告称，数据科学家平均年薪为11.9万美元，而程序员平均年薪为6.5万美元，差距由此可见。你擅长数学，会用Python编程，而且还对某个行业了如指掌？如果你拥有这样的技能集，那你就有可能当上数据科学家。如果你当上了数据科学家，那你的日子就可以过得风风光光了——LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是近些年最大的求职法宝。 麦肯锡公司的研究预测称，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万到19万的缺口，而“可以利用大数据
作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR，之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题：“如何才能获得一份数据科学家的职位?” 不仅这个问题经常被问引起了注意，另外问这个问题的人不同的背景也非
今日3篇文章 1.人类历史上最有影响力的5张信息图 2.预测：2015年美国医疗保健市场五大变化 3.数据科学家可能成为2015年最热门职业 [摘要]招聘网站报告称，数据科学家的平均年薪为11.9万美元，而程序员的平均年薪为6.5万美元，差距由此可见。 你擅长数学，会用Python编程，而且还对某个行业了如指掌？如果你拥有这样的技能集，那你就有可能当上数据科学家。而如果你当上了数据科学家，那你的日子就可以过得风风光光了——LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是2014年最大的求职法宝
作者：高斐、Blake 来源：AI科技评论，已获授权转载 编者注：作者Alec Smith是数据科学领域中资深HR，之所以写这篇文章是因为经常被问到一个问题：“如何才能获得一份数据科学家的职位？” 不仅这个问题经常被问引起了注意，另外问这个问题的人不同的背景也非常很令人感兴趣。作者曾经和以下这些职业的人有过类似对话：软件工程师、数据库开发者、数据架构师、保险精算师、数学家、学术界人士（不同领域）、生物学家、天文学家、理论物理学家—我还能接着往下数。通过和他们的这些谈话，作者发现在这之中有很大的误解存在，很多
自 2008 年成立以来，Stack Overflow 一直在拯救所有类型的开发人员。自那时以来，开发人员提出了数百万个关于开发领域的问题。
我们选择了 11 种最流行的编程语言（以 Stack Overflow 标签的频率来衡量），并进行了一项研究，旨在揭示这些问题中的某些共性和差异。
数据科学家需要涉猎很多——机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化、通信和深度学习。这些领域中有几十种语言、框架和技术可供数据科学家学习。那么要想成为雇主需要的数据科学家，他们应该如何安排学习内容呢？
2014 年我加入 Schibsted 传媒集团的一个小团队，当时是第六位数据科学家。这些年，我在这家公司研究了许多数据科学方法，目前该公司已经有 40 多名数据科学家了。在这篇文章中，我将回顾过去四年所学到的经验-——首先是作为数据科学家的经验，然后是作为数据科学管理者的经验。
Kaggle 是互联网上最著名的数据科学竞赛平台之一，今年 3 月 8 日，这家机构被谷歌收购，6 月 6 日又宣布用户数量超过了 100 万人。最近，这一社区首次进行了机器学习/数据科学现状调查。在超过 16,000 名从业者的详尽答卷中，我们可以一窥目前业内的发展趋势。有趣的是，Kaggle 也将调查结果封装成了匿名数据集以供大家自行分析。 有史以来第一次，Kaggle 对人工智能领域进行了全行业深度调查，试图全面了解数据科学和机器学习概况。本次调查收到了超过 16,000 份回复，众多受调查者的数据向
本文为你解答数据科学究竟是什么及一个好数据科学家 应具备的品质。 授权转载自：THU数据派 市场营销学者Kevin Gray对肯纳索州立大学研究生院副院长、统计学及数据科学教授Jennifer Priestley做了一个采访，请教数据科学究竟是什么、一个好数据科学家应具备哪些品质以及如何成为一个好的数据科学家，访谈全文如下。 Q：您能否用简单、外行人也能听得懂的话向我们解释数据科学？ A：我认为Slack的数据工程总监Josh Wills给出的定义非常恰当——“（数据科学家是）擅长统计学的软件工程师
---- 新智元报道 来源：HyperAI超神经 编辑：SF 【新智元导读】近日，kaggle 在对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，发布其年度调查报告《机器学习与数据科学 2020》，向我们展示了当前数据科学家的群体画像。 数据分析竞赛平台 kaggle，近期针对平台用户进行了一项调查，涉及从业者基本信息、薪资水平、工作经验等多个维度。 对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，kaggle 最终针对 13%(2675 名)的受访者编制了这份报告
大数据文摘作品 作者：托马斯·H·达文波特 2006年6月，乔纳森•高德曼（Jonathan Goldman）进入商务社交网站LinkedIn工作。作为斯坦福大学物理学博士，他醉心于无处不在的链接和丰富的用户资料。虽然这两者通常只能形成混乱的数据和浅显的分析，但当他着手挖掘人际联系时，却从中发现了“新大陆”。 他开始构建理论、检验预设，并研究出了模型。通过这些模型，他可以预测出某账号所归属的人际网络。高德曼觉得，在探索基础之上形成的新功能也许能为用户提供价值。 幸运的是，LinkedIn的联合创始人兼时任
机器之心报道 机器之心编辑部 Kaggle 正式发布了 2021 年度报告，超过 2.5 万名开发者参与调查，但来自中国的 Kaggle 数据科学家应该并不多。 这是 Kaggle 进行用户深度调查和公开分享结果的第五个年头。在调查过程中，超过 25000 名数据科学家和机器学习工程师提交了关于自身背景和日常经验的答案——从教育细节到薪水，再到偏爱的技术等。 调查在 2021 年 9 月 1 日至 2021 年 10 月 4 日进行，梳理数据后，得到共计 25973 个有效回复。 与往年一样，参与调查并获
选自Kaggle 机器之心编译 Kaggle 是互联网上最著名的数据科学竞赛平台之一，今年 3 月 8 日，这家机构被谷歌收购，6 月 6 日又宣布用户数量超过了 100 万人。最近，这一社区首次进行了机器学习/数据科学现状调查。在超过 16,000 名从业者的详尽答卷中，我们可以一窥目前业内的发展趋势。有趣的是，Kaggle 也将调查结果封装成了匿名数据集以供大家自行分析。 有史以来第一次，Kaggle 对人工智能领域进行了全行业深度调查，试图全面了解数据科学和机器学习概况。本次调查收到了超过 16,0
大数据时代，什么职业比较吃香？答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集，那就是需要处理大量的数据，尤其是作为一名数据科学家，主要的工作在处理数据和分析数据上面，也有部分工作与算法工程师和人工智能研究员相重叠，其所占的优势在于对数据更加敏感。那么作为一名数据科学家，应该具备的技能有哪些呢？本文将一窥究竟。
<数据猿导读> 如今，数据科学家已是炙手可热，那些曾经对其毫无所知的企业，眼下也开始在全世界搜寻最好的数据科学家。问题在于，优秀数据科学家的标准是什么?和其他东西一样，数据科学家也是良莠不齐，招聘他们
1.优秀的数学家可以成为顶尖的数据科学家，但光是会在笔记本上写公式可不行，他们还必须熟练地运用计算机来处理数据。 2.如果他们的所有经验都来自学术机构，当他们面对现实问题时，可能会束手无策。寻找有实
译者：丑灿 来源：36大数据（www.36dsj.com） 你想找到一份数据科学家的工作吗?如果你有这样的想法的话，那么你就有伴儿了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈
很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河。O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 《Analyzing the Analyzers 》，比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能。重点内容翻译如下： 数据科学家的分类研究方法 自我认识 请被调查者用常用的5级标准（从完全同意到完全不同意）来回答 “我觉得自己是一个XX” 这样的问题，能够获得数据科学家的自我认识结果。调查结果将数据科学家分为以下四类：Data Businesspeople、Data
文章节选自《机器学习：北美数据科学家的私房课》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 目前数据科学和数据科学家成为了流行词汇。当有人问你干什么，你回答说数据科学家，对方会恍然大悟，觉得特别高大上，噢，数据科学家啊，听说过。是啊，没听说过数据科学家那就out了。如果接着问，数据科学家具体干什么的？然后就没有然后了。 不知道你们有没有听说过这样一则轶事，美国最高法院法官Potter Stewart被问到什么是淫秽时，他回答：“看下才知道。”这和数据科学很类似，很多概念，在大而化之的时候都可以存在，大家口耳相传，聊的不亦
一份名为《AnalyticsWeek和BusinessOver Broadway数据科学调查》的报告揭示了数据科学所扮演的角色、数据科学技能的熟练度以及项目结果满意度在各行各业的差异。信息技术行业拥有
小结: 数据科学家需要强大的数学和编码能力，但沟通能力和其它软技能也是走向成功不可缺少的基本功。
导读：如今，数学科学家的需求依然很大。在美国求职网站 Glassdoor 的最佳职位中，数学科学家连续三年排在第一，并且其年薪中位数能达到110,000美元。由于现在几乎每家公司都有能力收集数据，并且随着数据量越来越大，许多公司都需要能有效组织和分析这些信息的员工。
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然，市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果你正在考虑进入数据科学领域，请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
如果你是一个数据科学的求职者，那么你一定想知道在你的简历上应该写些什么技能会有更大的概率接到面试。如果你想进入这个领域，你可能已经多次想要知道哪些技术可以成为一个有吸引力的候选人。
作者：Martijn Theuwissen 编译：王方思 姚佳灵 黄念 校对：佘彦遥 王靖 席雄芬 前言 第二届世界互联网大会的召开，将大数据战略推向了又一高潮，许多与数据相关的职位如雨后春笋般涌现，数据科学家、数据分析师、数据架构师、统计学家、数据库管理员、商业分析师和数据分析经理等。但是，许多业界人士表示分不清这些职位的区别，企业在招聘人员时，进行职位描述与岗位职责编写时略显混乱，应聘者在应聘这些职位时也不清楚这些这位的进入门槛。今天，大数据文摘将向大家推出8张数据科学相关职位信息图以及1张跟这些职
大数据文摘作品，转载要求见文末 来源 | CrowdFlower 编译 | 万如苑，朱璇，张怿檬 前言部分： 连续第三年，CrowdFlower对来自各类机构的近200位数据科学家进行了一次问卷调查。往期问卷的问题包括对数据科学家幸福水平的评估、对数据科学家的人才需求等，今年的新问题包括受访者所使用数据的特点等。今年的报告还包含了很多对于人工智能领域的深入洞察，特别是人工智能成功的关键因素，例如算法和训练数据等。 一些我们最喜欢的发现： 88%的数据科学家报告在他们的工作角色上感到开心或非常开心（尽管有3%
当我在15年前开始从事数据工作时，我从未想过近年来数据科学家会如此备受追捧。如今，数据科学家被认为是全球最热门的职位之一，市场上对数据科学家的需求供不应求。
O‘reilly Strata今年 六月份发布了报告 《Analyzing the Analyzers》，比较清晰的阐述了数据科学部门所需要的不同角色及其技能。重点内容翻译如下：
第二届世界互联网大会的召开，将大数据战略推向了又一高潮，许多与数据相关的职位如雨后春笋般涌现，数据科学家、数据分析师、数据架构师、统计学家、数据库管理员、商业分析师和数据分析经理等。但是，许多业界人士表示分不清这些职位的区别，企业在招聘人员时，进行职位描述与岗位职责编写时略显混乱，应聘者在应聘这些职位时也不清楚这些这位的进入门槛。今天将向大家推出8张数据科学相关职位信息图以及1张跟这些职位有关的薪酬信息图，带你了解数据科学行业的进入门槛与岗位职责。
CDA字幕组 编译整理 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 数据科学家是21世纪最性感的职业，那么该如何成为一名数据科学家呢？HackerEarth的主题演讲中就回答了这一系列的问题。 HackerEarth的主题演讲围绕如何成为一名数据科学家解答了一系列问题。在这里我们把内容分成上下两篇，如何成为一名数据科学家之学习篇和面试篇。今天先给大家带来学习篇的内容。 在本篇中Jesse steinweg - woods向大家讲解了为什么现在是成为数据科学家的最佳时机；如何迈出成为数据科学家的第一步
在大数据时代，每天都有大量的数据涌现出来，因此各地的企业都摩拳擦掌想从海量数据中挖宝。他们越来越依赖数据科学家利用数据创造的商业价值。
【新智元导读】2017年，哪些机器学习领域的知识技能最具价值？以下内容选自Quora，答主Vladimir Novakovski是Euclid Analytics公司的前CTO，Quora机器学习负责人；而Shivam Kohli曾就读于Guru Tegh Bahadur Institute of Technology。 “2017年，哪些机器学习领域的知识技能最具价值？”这个问题最早在Quora上发布。以下是Quora上的两个回答，其中共提到了10个最重要的机器学习技能。 以下是来自用户Vladimir
随着我们生活在大数据 时代，数据科学正在成为一个非常有前途的领域，可以利用和处理从各种来源生成的大量数据。数据科学本身就是一门广阔的学科，由统计学，数学，编程，计算机科学等专业技能组合组成。数据科学由多种元素，技术和理论组成，包括数学，统计，预测分析，数据建模，数据工程，数据模拟和可视化。
言必称数据的时代，造就了很多数据相关职业。你有没有注意到，不仅是BAT这类大公司，连很多的初创企业都开始设“数据科学家”职位。数据科学家到底需要那些技能？小公司的数据科学业务如何开展？来自巴西的初创企业GetNinjas的数据科学家Lucas Fonseca Navarro现身说法告诉你：小数据科学团队，照样可以风生水起。
但是，怎样才能成为数据科学家？或者说，一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养？
编者按：本文作者 Karolis Urbonas，文章选自他个人博客。AI 研习社编译。 对于数据科学家这一职业，你了解多少？ ——这是个被大公司追捧的职位，供不应求，待遇特别高。职场里“数据科学家”的招聘相当火爆，各种线上线下的培训课程野蛮生长。 这是大多数人对“数据科学家”的印象。 但是，怎样才能成为数据科学家？或者说，一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养？ 具有十年从业经验的亚马逊资深数据分析师 Karolis Urbonas，经常被人请教这一问题。这促使他回顾自己的职业生涯——“我是怎么一步步
作者：Kelvin Lu 翻译：陈之炎校对：赵茹萱本文约4300字，建议阅读9分钟本文介绍了作者对于“全栈数据科学家”的一些见解。
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