如何成為一名數據科學家？大概可以自己做數據圖。這是我自己做的。我收集了近10年的數據分析專業經驗，參考了數十本行業權威著作和，結合幾十萬字的龐大學習資料，得出了這個。在指導別人之前，你得先有自己的干貨

如何成為一名數據科學家？

大概可以自己做數據圖。

這是我自己做的。我收集了近10年的數據分析專業經驗，參考了數十本行業權威著作和，結合幾十萬字的龐大學習資料，得出了這個。

在指導別人之前，你得先有自己的干貨，不然怎么讓人信服？

讓 咱們先談談吧。如果題目只是為了高大上的標題，那么我勸你還是盡早放棄幻想吧。現實中，數據科學家只是敬語，沒什么用。可能別人轉頭就會覺得你在為他們服務。

那這個概念是怎么來的？

程序員覺得自己不適合編程，產品經理覺得自己不適合做產品，統計會計師覺得自己天花板低。哎，這個數據科學家的職位聽起來挺高的，和我做的沒什么區別。我可以試試嗎？

嗯，它 基本上是一樣的。

你怎么看:

這種人存在嗎？有，但是醒醒吧，數量很少，需要多年的經驗。

據我所知，多家大型互聯網公司的數據負責人只是導表，把數據跑下來，然后根據業務需要把數據交給別人，偶爾幫其他部門做一些臨時需求，挖掘用戶數據可能會多一點。

離數據科學家還很遠，這就是現實。

但是沒有辦法成為數據科學家，還有一條路要走。

1.數據科學家是怎么來的？

先有數據科學，再有做這個業務的人，數據科學家。

科學就是做實驗。實驗的對象是數據，方法是數據挖掘、最大似然、最小似然等。儀器是各種存儲硬件和處理軟件。奇妙的是研究對象是不同的領域，所以一個數據科學過程的輸出可能只是一些常規的知識、提示和決策，甚至擴展了對某個領域的認知。

2.數據科學家的類型

第一，偏分析。

可以說，類似于商業分析，你需要了解行業，了解市場，了解公司 s操作，然后解決問題。

主要的工作基本是清數據，做分析，做報表，洞察，但是隨著大數據的到來，對建模能力，工具使用能力，數據處理能力的要求更高了。

Tableau，python，Finebi，R，熊貓，matlab都得知道。

你還必須了解市場、經濟和統計方面的知識。

第二，局部算法。

研究的升華，比如阿里達摩院，也算成本部門。部門有產出，研究有成果，就能落地。

然后這個就好理解了，算法從研究變成產品。

要求會更高，NLP、數據挖掘、推薦算法、CV、業務邏輯、需求管理、編程能力次之。

3.數據科學家的核心技能

除...之外經過數據分析，還有呢？

其實數據科學在公司的應用還停留在基礎層面。老板可能只是想讓公司搭上AI的末班車，但他沒有 我不知道如何讓數據變成生產力。汕頭為主。公司越大，工作邊界會越模糊。

所以數據科學家要有和產品經理一樣的嗅覺，或者僅次于程序員的代碼能力。

否則你會很迷茫，在產品和開發上沒有話語權，逐漸變成支持部門。

所以在大方向上要更加主動，從洞察到產品，要全程參與，真正培養自己的能力，才能擁有數據話語權，這不是寫python、sql或者

神秘AI“Master”已連續擊敗50多名頂尖圍棋棋手，人工智能到底有多強大？

如題。

這個問題是個偽命題。

人工智能就是收集現有的由它引起的變化。簡單來說就是手工繡和機繡。在保證精細度的情況下，質量一定會超越手工。手工生產會跟不上流水線嗎？

人腦的特點是思維，但受到各種內外因素的限制。比如老聶需要氧氣，拿了氧氣瓶就輸了。人工智能只要不斷開機，基本不會出錯。

所以人工智能在設定的范圍內肯定比人類強。但是綜合領域的暫時適應能力對人類來說還是很強的。比如讓阿爾法立刻做飯。任何圍棋手都可以做到這一點，但它可以 t.