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不仅仅是一个标题:如何识别数据科学家

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不仅仅是一个标题:如何识别数据科学家

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数据科学家利用复杂的定量和计算机科学技能,在结构和分析海量非结构化数据集或连续的数据流,以及从数据中派生的见解和行动规定。其编码技能的深度从其他预测分析的专业人员区分开来,并允许它们无论其来源,尺寸或格式利用数据。通过使用一个或多个通用编码语言,数据科学家可以解决,是非常复杂的,由于该数据的大小和解体的问题。

为了识别数据科学家招聘我们的努力和Burtch工程研究中,我们使用下列标准:

1. 教育背景 -数据科学家通常有一个更高的学位,通常是硕士或博士,在定量学科,如应用数学,统计学,计算机科学,工程学,经济学或运筹学。随着新数据的科学学位计划,大规模的开放式在线课程(MOOCs),和新兵训练营继续扎根于社区的数量,并且,随着越来越多的专业人士做职业的变化,从其他领域,它很可能是数据科学家的教育背景可以多元化。

2. 技能 -数据科学家通常是在Hadoop的/ MapReduce的生态系统,如Pig和Hive,以及AWS工具熟练的用户。同时也出现了很多议论周围的Apache火花,这正在成为数据科学工具箱中的一个重要工具。数据科学家们可以使用语言如Python和Java来编写程序来自动分析数据,转换和分析,通常有使用诸如R和SAS工具统计和机器学习方法的专业知识。许多也使用其他方法来获得从数据,包括模式识别,信号处理和可视化的有用信息。

3. 数据集大小 -数据科学家通常与千兆高达PB级数据集测量工作,并经常与连续数据流工作。

4. 工作职责 -数据科学家都配备了工具和技能的工作分析的生命周期,包括每一个阶段上:

  • 数据采集 -这可能涉及刮数据,与API的接口,查询关系和非关系数据库,或者甚至相对于什么样的数据,以追求定义策略。
  • 数据清洗/转换 -这可能涉及到分析和汇总杂乱,不完整的,非结构化的数据源,产生可以在分析/预测模型中使用的数据集。
  • 分析 -这涉及统计和机器学习的建模以描述或预测模式中的数据。
  • 处方行为 -这包括解释分析结果,并利用数据驱动的洞察力通知的经营策略。雄厚的技术印章本身并不能作出一个特殊的数据科学家,所以招聘时,我们找了技术和非技术技能组合。
  • 编程/自动化 -在许多情况下,数据科学家还负责创建库和工具,以实施或简化这一过程的各个阶段。通常情况下,它们将有助于生产级代码为一个公司的数据产品。

目前已经有很多解决这个发展的领域谈话,我毫不怀疑,随着大数据工具的不断发展,我们的标准将需要发展为好。无论你是一个科学家的数据,一个分析专业,程序员或数据工程师,重要的是你继续学习的工具进入市场,并跟上新技术是非常重要的。这将是非常有趣的,如果这个名单在明年的学习变化。我敢肯定有,我们已经错过了一些前沿的工具,所以一定要留下你的想法在下面的评论。

请注意:预测分析的专业人士被有意排除在数据科学的薪酬研究,并为自己的研究中,受试者的Burtch工程研究:预测分析专家的薪金,在发布2014年9月。

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