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？
技术分支篇中，我们探讨了各种可能的技术方案，接下来，就是对这些技术分支做一个小结了。
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
上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数：软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280)。不难看出，至少在澳洲职场上，软件相关的工作是远多于机器学习和数据科学的，机器学习岗位仅为软件岗位的3%。抱着好奇的想法，我在智联招聘上对北京地区做了相同搜索：
当今大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下，数据是新的原油。而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。一般对大数据的价值来说，大家耳熟能详的主要是数据化管理、数据驱动精细化运营等，这些主要还是以分析应用的场景为主，除此之外，大数据还可以借助AI的能力，把价值更加极致地发挥出来。
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语，有哪些数据分析的类型，数据分析有什么作用，以及我们做数据分析有哪些主要流程。
去年ChatGPT的发布引起了最大的轰动！一夜之间生成式AI火遍全球啊，随后一系列的国产AI大模型也相继问世！而今年就在前几天OpenAI公司宣布GPT4O发布后，小灰也立即体验了一下GPT4O的特色功能，但是我发现国内似乎早就有可以进行数据分析功能的AI产品了，相信大家一定好奇是什么产品？
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告，我们通过数据的数透，数据的汇总，在通过数据的可视化数据仪表盘，然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析，最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现，在这些工作中，对大家来说，可能做数据报告比较化时间，我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的，因为每个公司的情况不一样，你肯定是需要进行修改个更新，但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能，你就不能做出一个很好的数据报告。
上期中，已经把一个看板搭建完成了，但是很多技术细节并没有做解释，这里把上一节没有讲的细节讲一下~
在做数据分析的过程中，经常会想数据分析到底是什么？为什么要做数据数据分析？数据分析到底该怎么做？等这些问题。对于这些问题，宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
当地时间 7 月 7 日，OpenAI 在社交平台表示，将向所有 ChatGPT Plus 用户开放代码解析器（Code Interpreter）功能。消息一出便瞬间引发了开发者们的广泛关注，该功能被有的开发者认为是自 OpenAI 发布 GPT-4 以来最强大的功能。
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。
尤其是Sora“文生视频”的工具横空出世，看完它的能力后，不少企业直接傻眼：这简直太牛逼了！！
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂，技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇，图表怎么做，excel工具怎么用，结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析，因此别以为大数据什
作者 CDA数据分析师 今天跟大家分享三方面的内容，一个是深度商业分析的七大基石，另外是怎么做客户洞察和数据的应用，因为我们很多大数据应用在金融行业的初始点就是进行客户画像和客户洞察的，最后讲机器
2020年赛程近半，再谈企业数字化转型，有一个不变和四个变。不变的是企业面临的整体宏观环境和企业多年发展积累的运营模式和管理能力，因此企业数字化转型面临的固有难点依然存在；四个变化因素是疫情影响、5G部署、人工智能（AI）加快应用，以及中美技术加速解耦。四个变化因素导致企业数字化转型或主动或被动加速，并加强了本土定制化方案需求。这要求企业能深入理解未来数字化企业的关键特征，充分利用2020年的变化带来的契机，系统性解决推进数字化转型中面临的固有难点，并依据对企业所处转型阶段的判断，制定符合自身特点的转型推进方案。
书接上回（上周二），前期准备ready，接下来是调（chao）研（xi）的时间，开始构建自己的指标。
在我们做数据分析的时候，我们需要把复杂的数据做可视化，通过各种精准的图表来呈现数据的关系，我们的数据分析基础就是建立在数据可视化上，但是我们很多的HR同事花很多时间去做数据图表，可是做出来的图表还是不尽人意，今天我们和大家聊聊如何在运用数据模板在几秒钟就可以做出精准的高大上的数据图表。
打工人必备的办公摸鱼的最高技巧不是想方设法少干活，而是别人以为你用了两小时，实际上你只用了五分钟，剩下的时间就可以心安理得地摸了。
假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
演讲实录如下： 大家好，各位领导、各位专家数据分析师们下午好。 这是我个人的简历，我叫冯小平，之前做信息安全，做一些工程、搜索，后来去了一家NGO，也是做技术，现在我们做的产品叫做情境感知技术，在国内
写在前头，数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事：经过深入地分析了销售数据，做了很多种不同的大胆假设，并小心检验了假设的合理性。
你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？
还能在一个对话里，自动切换使用各种工具，Dall·E、浏览器、数据分析等能一条龙使用了。
其实一直在纠结技术系列到底怎么设计比较合理的问题，虽然我很想分享很多技术和经验，但是奈何我不知道怎么讲。
首先透露一下，最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文，与大招相关。
不记得多早之前，大概是2020年9月3号15点37分25秒181毫秒写过一篇信息搜集过程中有关数据分析的文章（原文链接），或许有读者会问，这么精确的时间我为什么记得这么清楚，因—为—我—瞎—编—的。言归正传，这里重点说下本篇文章，总的来说，这两篇其实都是关于数据分析的。一篇关于攻击过程中的用到的数据分析，而本篇则作为上一篇的姊妹篇，则着重讲一下在安全运营用到的数据分析，也就是企业防御；
采访嘉宾：洪小文 微软亚太研发集团主席，微软亚洲研究院院长，微软杰出首席科学家，电气电子工程师学会院士 采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/3 采访文字实录 CSDN：有一种说法是，我们经常会高估科技在短期的影响力，又低估科技在长期的影响力。那对于AI来说，您觉得人工智能近期的影响会是什么？长期的影响又会是什么？ 洪小文：从高估的角度来说，最近探讨的话题如机器比人聪明，临界点等等，担心我们造出一个东西比人还聪明，取代我们，跟我们作对。我
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表，我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数，来交互招聘完成率，根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少，同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上，如果要完成80%的招聘完成率，会有哪些部门是有可能在平均数以下的，我们先来看看做好的效果：
那在用pycharm这个python开发大杀器的同时，一行也来分享几个它很好用的插件，来给你的搬砖提提速
作者 | 王一鹏 佀鑫倩 十年 Hadoop 退居幕后，云时代下的数据平台有了新的探索方向。 大数据领域从来都不缺乏重磅消息。尤记得 Cloudera 与 Hortonworks 宣布合并，后又被 KKR 和 CD&R 收购并被私有化，再加上 HPE 收购 MapR，曾经凭借 Hadoop 冲上云霄的三驾马车，如今风光不再。此外，今年 Apache 软件基金会（ASF）宣布将其至少 19 个开源项目撤回到 Apache Attic（用于归档的开源项目），其中有 10 个项目属于 Hadoop 生态系统。
提到信息搜集其实大家都不陌生，但是或许有人会有疑问信息搜集中的数据分析是什么？在讲数据分析之前我们思考一个比较常见的问题，有哪些方式来确定两个域名是同一个公司的资产，读者在公布答案之前可以先思考下这个问题，下面说下笔者的思考：
这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放，但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现：
今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享，文章经授权首发于公众号「数据管道」，以下为作者自述全文，希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助。
“你做过什么分析，介绍一下”是个面试时经常被问的问题。很多同学答完以后被怼，更多的同学没有自信回答。为啥？因为大家平时都在范嘀咕：“我可能做了个假的数据分析。到底数据分析是啥？为啥我感觉我做的不是？？？”今天简明扼要的教大家如何判断。
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
在数据的世界中，机器学习已经成为不可或缺的工具。机器学习可以帮助发现隐藏在大量数据中的特定知识。很多时候，这些知识都不是人类能轻易分析得出的，它展示了大量事实之间的内部联系。但是如果我们需要这些隐藏知识辅助做决策，机器学习建模就成为了一个非常有效的手段。
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
传统企业里，Excel仍然是数据存储，报表生成和数据分析的主力军，随着数据体量的增长，和数据分析、挖掘，BI更进一步需要，如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。
上一篇文章提到了疫情之下的产业转型，产业转型的一个大的方向就是线下转线上，即有能力的企业发展自己的电商平台，小企业借助别的电商平台。当这种转型进入一定的阶段后，接下来的必然要走的一步就是进行一些大数据的分析，开发相关的大数据平台。对应的这种情况，其实也是有能力的企业开发自己相应的数据平台，或者提供通用的数据分析平台，对外提供服务，小企业则借助这种服务进行数据分析。
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
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