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    你能真正区分什么是数据科学家?数据工程师?统计分析师?

    数据科学是一个蓬勃发展的产业。世界各地的国家和企业都在不断地收集大量的数据已达到一个高峰。他们决定聘请一些能为他们处理数据,并通过数据改变现状的专家。 数据科学家是其中最受欢迎的,还有包括数据工程师、数据架构师、数据统计分析师。但是,没有多少人能真正区分这些角色和职位。 据我所知,大家一直对数据科学家,数据工程师和统计分析师之间的概念是混淆的。而甚至有一些结论,是认为所有这些人做同样的工作,只是他们的称谓不同而已。我特别惊讶于听到这种答案。带着这种想法,我决定创建一个简单的信息图表,帮助大家了解数据科学家V

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    【译文】R分析快速手册:R中数据可视化

    简介 数据可视化已经成为数据科学工作流程中一个不可或缺的部分。因此,你的主要工具需要有很强的能力来处理这两方面的操作—数据分析和数据可视化。在过去的时间当中,你可以在你的生活中使用这样的一套工具,但只有其中一个是比较好的。 随着这些景象的变化,R之所以能变成当今的主流语言就是因为它有很强大的数据可视化处理能力。只需要几行的代码,你可以创造一个美丽的图表和数据的故事了。R有一个很好的资源库来创造一个基本和创新的数据可视化,如条形图、直方图、散点图、热点图、马赛克图以及其它各种可视化操作。这里是一份常用的可

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    【译文】数据科学家必须具备的9大能力

    【陆勤看点】如何认识和理解数据科学家?一种很好的方法就是查看数据科学家职位的描述,即数据科学家在公司中负责什么?数据科学家需要什么样职能要求?本文是一个数据科学部门招聘数据科学家的描述,值得一看。 数据科学部门正在寻找有热情应用统计学、机器学习和分析从数据集中获得洞见的数据驱动人。 在数据科学部门中,我们通过把那些最优秀数据工程师和数据科学家召集在一起,并让他们帮助我们的顾客从它们的数据中提取他们所需的相关信息。而这种人负责指挥和主导能够解答顾客各种疑问和从数据集中提取洞见的专业等级分析的交付。 关于这

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    【译文】如何开始你的商业分析生涯

    每一次参与商业分析论坛或者和学生互动的时候,他们经常问这样两个典型而且被多次解释的问题: 我是一个本科生(或者别的学历),而我很希望能从事分析行业,而我应该怎么做呢? 或者 我想在分析行业干一番大事或打算转行到分析行业,那我又该怎么办呢? 而且,我在我的邮箱或社交媒体上收到的留言也是问同样的问题。为了能给这些人一个最好的答案,我认为最好还是写一篇文章然后给每个人一个入门的平台。 这门学科本身的研究范围就比较广,所以我会给大家提供一份能够执行且关注特殊子主题的概要,然后在后面的文章会提到。 在探讨如何构建你的

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    工作日鸡血 | 怎样雇佣一个数据科学家?不要给他们出测试题,编程、统计、数学才是需要考虑的!

    新的一周开始了,各位宝宝们,加油哦! 此前我们看到的文章都是从面试、求职者角度出发的,本文从招聘者角度出发,为有数据科学家招聘需求的机构提供了9点建议。知己知彼,了解他们的需求,我们也能更好的充实自己的价值。 本文作者Vaishnavi Agrawal,是一家职业培训机构的资深记者,她的文章大多涉及Hadoop、大数据、商业智能、云计算、SAP、项目管理等(原文点击左下角“阅读原文”)。在本文中她为招聘数据科学家的机构提供了9条小建议,每一条的下面,数说君谈了谈从面试者角度出发的感想。 原作者Vaishna

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