数据科学家

【TechWeb】3月11日消息，据外媒报道，在OpenAI训练的人工智能聊天机器人ChatGPT大火之后，谷歌、Meta等科技巨头们加大了在生成式人工智能研发和应用领域的投入，

美国劳工统计局预测，从2022年到2032年，数据科学家的就业率将增长35%，远高于所有职业的平均水平。人工智能（AI）热潮下，美国企业正在竞相高薪招聘人才。根据美国马里兰大学AI

云服务提供可扩展性、灵活性和成本效率，满足数据科学任务的动态需求。数据科学家利用云的计算能力进行分析、机器学习和可操作的见解。

我们中的很多人上大学时，那时没有数据科学家的职位。这是分析数据的科学和统计方法混合在一起，知道如何使用从海量数据库中提取模式和答案的工具。听起来很沉闷?还好啦。事实上，早在2012年，《哈佛商业评论》就把它称为“21世纪最性感的工作”。 2018-01-02 12:14:17 数据科学家独角兽数据 数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一) 今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下，但我觉得这是一个非常有想法的项目，所以也会和大家聊聊我对它的看法。

最近，我在读Sebastian Gutierrez’s “Data Scientists at Work”这本书，他采访16个不同行业的16位数据科学家了解他们如何从理论思考问题和如何解决实际问题，数据是怎样发挥作用，并且是如此成功。 2018-03-12 12:44:59 数据科学家人工智能数据科学 Hadoop 分布式存储与传统SQL存储比较及存储操作描述 Hadoop 读时模式（Schema on read）,传统SQL是 写时模式（Schema on write）.传统数据库存储时对数据进行检查，需要检查表结构定义等必须匹配后才让存储（write），否则就报错。Hadoop 是你拿过任何数据格式我都给你存储，只要你给我读取这些数据的接口程序，在用到这些数据时（read），才会检查。 2018-03-12 08:33:34 Hadoop存储 现代数据架构的7个关键技术 企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发，现在情况正是如此。简而言之，主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推动业务发展所需的工作负载的需求。 2018-03-09 12:00:02 数字化数据库容器 Ness SES首席技术官：最终，Hadoop老了！ 对于Hadoop飘忽不定的未来，Ness SES的首席技术官(CTO)Moshe Kranc写下了这篇文章。计算机世界充斥着大量先动者的产品，但最终都会被追随者所取代，后来者从创新者的错误中学习并继续发展。我相信这是Hadoop的命运，因为Spark和Cassandra等已经在大数据社区获得了持续发展的动力。 2018-03-09 11:41:09 大数据HadoopSpark 两会大数据：90后更关注收入，70后更关注教育 近日，今日头条发布当天的两会阅读大数据。当天，《政府工作报告》相关内容仍然是网民关心的热点。数据显示，全社会对两会相关内容保持高度关注，但是在不同的年龄段中，关注的侧重点出现了差异。 2018-03-09 11:24:40 两会大数据教育 用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤 如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。

在当今这个时代，解雇员工同样代价不菲，错误的招聘会使你的公司倒退几个月。所以，在寻找优秀的数据科学家时，你也应该警惕蹩脚数据科学家的迹象。如果发现以下10个迹象中的任何一个，你都应该迅速远离。 2017-01-23 16:00:25 数据科学家大数据数学家 一位数据科学家的私房工具清单 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集。请看正文 2017-01-23 14:30:23 数据科学家数据分析工具 零基础搭建运营数据分析知识体系 大家一直在说收集数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。 2017-01-23 13:40:43 数据分析大数据 天云大数据CEO雷涛：2016是大数据的“寒冬”，AI产业化的春天 随着互联网和大数据技术的高速发展，面向特定领域的人工智能技术已经取得突破性进展，谷歌、微软、百度等巨头积极的在人工智能领域多点布局、抢占产业机遇，这一切都预示着：AI行业已经成为新风口，产业化进程成为必然趋势。 2017-01-23 13:38:08 大数据动向 走进大数据之拓扑数据分析方法 拓扑数据分析(TDA)，顾名思义，就是把拓扑学与数据分析结合的一种分析方法，用于深入研究大数据中潜藏的有价值的关系。相比于主成分分析、聚类分析这些常用的方法，TDA不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息，而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类。这种方法也因此曾在基因与癌症研究领域大显身手。 2017-01-23 13:34:44 数据分析大数据拓扑 为什么客户画像这么难？ 当前大多企业的客户画像的打造都难言成功，真正让客户画像发挥出价值的，却往往是互联网企业，为什么? 这里笔者就来谈谈自己的理解。 2017-01-23 13:08:46 大数据客户画像技术 大数据竞赛平台——Kaggle入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正! 2017-01-22 21:30:39 大数据Kaggle函数 先进的数据中心冷却方法 现代数据中心的不断发展演变导致了其能源消耗需求的不断增加，这反过来又需要更好的冷却技术和方案。当前市场上已经有了一系列新的冷却技术和方案了，但是，无论是密封遏制、液体浸泡或绝热，选择一款适合您企业数据中心特定业务需求的冷却技术解决方案才是最有必要的。 2017-01-22 21:00:22 数据中心冷却系统散热 大数据的商业应用原理：分五步走 存储下来的行为记录，但没有连接的数据是没有用的，改变这一切在于数据的互联网化。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网时期的产品，数据一定是它的价值。

冒牌数据科学家通常是某一个特定学科的专家，且坚信他们的学科才是唯一真正的数据科学。这种想法忽略了一个事实：数据科学是一整套科学工具与技术(数学，计算，视觉，分析，统计，试验，问题界定，模型建立与检验等)的集合，用于从数据收集中获得新发现、洞察与价值。 2016-03-10 13:56:42 数据科学数据科学家数据分析 别再比较Hadoop和Spark了，那不是设计人员的初衷 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。Hadoop和Spark并不是非此即彼的关系，也不是说一方是另一方的简易替代者。两者彼此兼容，这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案，适合诸多大数据应用场合。 2016-03-09 14:35:42 HadoopSpark数据处理 跟着Twitter的数据科学家，体验窥探天机的兴奋 在Twitter工作真的很刺激。在这里，笔者能直接观察学习一个大型科技公司是如何使用数据与数据科学来创造竞争优势的。

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好的准备工作是数据科学职业生涯成功的关键，这当然也包括面试过程。现在，我们将数据科学家将会遇到的面试问题分为了六个不同的类别：数据统计、编程、建模、行为、文化，和解决问题类。 2019-12-16 07:23:53 数据科学数据科学家数据 学会这11个主要元知识概念，妈妈再也不用担心我的代码编写啦！ 编程元知识是计算机科学专业毕业生必学的东西，而自学者经常会漏掉这些知识点。本文提供一份清单式的指南，好让读者在这些新鲜好奇的知识行囊里进行浏览和挑选。 2019-12-14 15:50:51 编程元知识代码开发 11月份Github上热门的JavaScript项目 11 月份 GitHub 上最热门的开源项目排行已经出炉啦，在本月的名单中，有很多都是之前从未上榜的新项目哦，赶紧一起来看看详情。

美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一，随着数据日益成为所有企业的命脉，数据科学家不仅需要具备过硬的知识和技能，还需要具备强大的商业头脑。 2021-06-28 14:13:26 人工智能数据科学家数据 如何避免被大数据“杀熟” 专家：改变信息失衡 杜绝大数据杀熟，要从严格执法方面入手。有关部门应依据相关法律法规严格执法。电子商务经营者要严格遵守电子商务法，应当真实、准确、及时地披露商品或者服务信息，保障消费者的知情权和选择权。 2021-06-28 13:34:06 大数据大数据监管数据安全 Flink 和 Iceberg 如何解决数据入湖面临的挑战 数据实时入湖可以分成三个部分，分别是数据源、数据管道和数据湖（数仓），本文的内容将围绕这三部分展开。

以下是每个数据科学家都应该知道的前五个统计概念：描述性统计，概率分布，降维，过采样和欠采样以及贝叶斯统计。 2020-10-31 22:04:39 统计和数据科学数据科学家 Python数据可视化，seaborn如何做出非常规图表 这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出定制效果。特别是多系列的情况下，会有一些技巧。

为了帮助那些对数据科学领域感兴趣的人员更好地了解如何进入数据科学的职业生涯，在此创建了一个包含最重要细节和资源的指南。 2019-05-13 16:31:37 数据科学家专业人才职业 金融服务领域的大数据：即时分析 近年来，“大数据”这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。 2019-05-13 16:05:35 金融大数据分析 影响大数据、机器学习和人工智能未来发展的8个因素 日前，O'Reilly 公司在伦敦Strata举办了一个为期数天的数据会议，与会者为此更好地了解大数据、机器学习(ML)和人工智能的发展方向。这些新兴技术在过去5年中发展迅速，而新技术、流程和应用程序改变了组织管理数据的方式。 2019-05-13 15:53:08 大数据机器学习人工智能 从未见过的堂兄杀了人，你的DNA是关键证据 在面对金州杀手的公共安全威胁下，我们可以很容易地在隐私和公共安全之间做出选择，这项新技术的确可以将滔天罪行的罪魁祸首绳之以法，然而，不受约束的执法机构可能会滥用我们和我们亲属的DNA信息。 2019-05-13 09:25:07 大数据数据分析隐私 如何将Hadoop集成到工作流程中？这6个优秀实践必看 Hadoop是一个软件库，它允许在分布式系统中存储大数据集，并借助简化的编程模块在集群中处理这些数据集。 2019-05-13 08:20:33 Hadoop集群数据库 SEO公司使用大数据优化其模型的5种方法 很多营销机构发现搜索引擎优化(SEO)比以往任何时候都更加依赖大数据。他们致力于开发更多数据驱动的解决方案，以提供更好的搜索营销策略。 2019-05-09 15:06:59 大数据SEO优化 20个安全可靠的免费数据源，各领域数据任你挑 本文作者列出了 20 种被广泛认可的免费数据源，其中信息涵盖天文地理、政法医经等，可以说是很全面了。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息，也有少部分是关于其他国家或全球的，大家尽可从中筛选自己需要的数据集。 2019-05-09 09:54:41 免费数据源Google Tren 20个安全可靠的免费数据源，各领域数据任你挑 本文作者列出了 20 种被广泛认可的免费数据源，其中信息涵盖天文地理、政法医经等，可以说是很全面了。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息，也有少部分是关于其他国家或全球的，大家尽可从中筛选自己需要的数据集。 2019-05-09 09:49:19 数据源数据集数据 阿里云李飞飞：All in Cloud时代，云原生数据库优势明显 5月8日，在DTCC 2019（第十届中国数据库技术大会）上，阿里云智能数据库产品线总负责人李飞飞演讲指出，All in Cloud时代，云原生数据库因其突出优势，应用趋势不断上升。

如今，数据科学家就是王者。那么，成为数据科学专家需要什么素质呢?据IT主管、行业分析师、数据科学家和其他人士称，以下特征和技能非常重要。 2018-05-03 09:11:51 数据科学家职业数据科学 成为大数据顶尖程序员，先过了下面问题！（附答案解析） 在过去的2017年有不少大数据学成准备参加工作，在参加工作前最重要的一轮就是大数据的面试，小编收集了一些2018春招大数据面试题及答案，希望可以帮到准备或者正在参加大数据面试的朋友们。 2018-05-03 08:49:24 大数据程序员面试 十大最受欢迎的机器学习和数据科学Python库 在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此是数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言。本文将罗列机器学习和数据科学应用程序中最有用的十大Python工具 2018-05-03 06:49:51 机器学习数据科学Python 大数据的8个最佳实践 大数据如果应用不当可能很容易失控，并可能消耗企业资源和预算。在这里将介绍避免混乱的一些大数据的最佳实践。 2018-05-02 13:59:01 大数据数据收集数据科学 大数据发展到现在，面临的主要挑战是什么？ 大数据越来越火，大数据发展到现在，有了一定的技术和商业积累，但是发展到至今，还有很多难题等待我们解决，最主要的挑战，属于成本、实时性、安全等三方面的挑战。 2018-04-27 22:59:10 大数据数据运营 企业大数据工作的任务、工具及挑战 大数据的核心是数据，与大小无关，数据已经成为战略资产。数据是人类活动在网络空间的映射，蕴含人类生产、生活的规律，挖掘数据潜在价值，对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活影响深远。

近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集。请看正文 2017-01-23 14:30:23 数据科学家数据分析工具 零基础搭建运营数据分析知识体系 大家一直在说收集数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。 2017-01-23 13:40:43 数据分析大数据 天云大数据CEO雷涛：2016是大数据的“寒冬”，AI产业化的春天 随着互联网和大数据技术的高速发展，面向特定领域的人工智能技术已经取得突破性进展，谷歌、微软、百度等巨头积极的在人工智能领域多点布局、抢占产业机遇，这一切都预示着：AI行业已经成为新风口，产业化进程成为必然趋势。 2017-01-23 13:38:08 大数据动向 走进大数据之拓扑数据分析方法 拓扑数据分析(TDA)，顾名思义，就是把拓扑学与数据分析结合的一种分析方法，用于深入研究大数据中潜藏的有价值的关系。相比于主成分分析、聚类分析这些常用的方法，TDA不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息，而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类。这种方法也因此曾在基因与癌症研究领域大显身手。 2017-01-23 13:34:44 数据分析大数据拓扑 为什么客户画像这么难？ 当前大多企业的客户画像的打造都难言成功，真正让客户画像发挥出价值的，却往往是互联网企业，为什么? 这里笔者就来谈谈自己的理解。 2017-01-23 13:08:46 大数据客户画像技术 大数据竞赛平台——Kaggle入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正! 2017-01-22 21:30:39 大数据Kaggle函数 先进的数据中心冷却方法 现代数据中心的不断发展演变导致了其能源消耗需求的不断增加，这反过来又需要更好的冷却技术和方案。当前市场上已经有了一系列新的冷却技术和方案了，但是，无论是密封遏制、液体浸泡或绝热，选择一款适合您企业数据中心特定业务需求的冷却技术解决方案才是最有必要的。 2017-01-22 21:00:22 数据中心冷却系统散热 大数据的商业应用原理：分五步走 存储下来的行为记录，但没有连接的数据是没有用的，改变这一切在于数据的互联网化。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网时期的产品，数据一定是它的价值。

数据科学是一个跨学科领域，其基石之一是统计学。如果没有足够的统计知识，就很难理解或解释数据。 2021-01-29 14:38:36 数据科学数据科学家统计学 终于有人将数据中台讲清楚了，原来根本不算啥 数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本节重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。