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一、大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

1、可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。

4、語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應用于網絡數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理，高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

二、如何選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具

要明白分析什么數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：

交易數(shù)據(jù)(TRANSACTION DATA)

大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務器記錄的互聯(lián)網點擊流數(shù)據(jù)日志。

人為數(shù)據(jù)(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

移動數(shù)據(jù)(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內的交易數(shù)據(jù)(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

機器和傳感器數(shù)據(jù)(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯(lián)網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯(lián)網絡中的其他節(jié)點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進行分析。機器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯(lián)網的數(shù)據(jù)可以用于構建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

數(shù)據(jù)分析工具達到哪些要求和目的?

• 能應用高級的分析算法和模型提供分析
• 以大數(shù)據(jù)平臺為引擎，比如Hadoop或其他高性能分析系統(tǒng)
• 能夠適用于多種數(shù)據(jù)源的結構化和非結構化數(shù)據(jù)
• 隨著用于分析模型的數(shù)據(jù)的增加，能夠實現(xiàn)擴展
• 分析模型可以，或者已經集成到數(shù)據(jù)可視化工具
• 能夠和其他技術集成

另外，工具必須包含必備的一些功能，包括集成算法和支持數(shù)據(jù)挖掘技術，包括(但不限于)：

集群和細分：

把一個大的實體分割擁有共同特征的小團體。比如分析收集來的客戶，確定更細分的目標市場。

分類：

把數(shù)據(jù)組織進預定類別。比如根據(jù)細分模型決定客戶改如何進行分類。

恢復：

用于恢復從屬變量和一個及一個以上獨立變量之間的關系，幫助決定從屬變量如何根據(jù)獨立變量的變化而變化。比如使用地理數(shù)據(jù)、凈收入、夏日平均溫度和占地面積預測財產的未來走向。

聯(lián)合和項目集挖掘：

在大數(shù)據(jù)集中尋找變量之間的相關關系。比如它可以幫助呼叫中心代表提供基于呼叫者客戶細分、關系和投訴類型的更精準的信息。

相似性和聯(lián)系：

用于非直接的集群算法。相似性積分算法可用于決定備用集群中實體的相似性。

神經網絡：

用于機器學習的非直接分析。

人們通過數(shù)據(jù)分析工具了解什么

數(shù)據(jù)科學家們，他們想使用更復雜的數(shù)據(jù)類型實現(xiàn)更復雜的分析，熟知如何設計，如何應用基礎模型來評估內在傾向性或偏差。

業(yè)務分析師，他們更像是隨性的用戶，想要用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)主動數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，或者實現(xiàn)現(xiàn)有信息和部分預測分析的可視化。

企業(yè)經理，他們想要了解模型和結論。

IT開發(fā)人員，他們?yōu)橐陨纤蓄愑脩籼峁┲С帧?/p>

如何選擇最適合的大數(shù)據(jù)分析軟件

分析師的專業(yè)知識和技能。有些工具的目標受眾是新手用戶，有的是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師，有的則是針對這兩種受眾設計的。

分析多樣性

根據(jù)不同的用戶案例和應用，企業(yè)用戶可能需要支持不同類型的分析功能，使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經能夠廣泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是還是有一些廠商投入數(shù)十年的精力，調整不同版本的算法，增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業(yè)面臨的問題最相關，根據(jù)產品如何最好地滿足用戶的業(yè)務需求進行產品評估，這些都非常重要。

數(shù)據(jù)范圍分析

要分析的數(shù)據(jù)范圍涉及很多方面，如結構化和非結構化信息，傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫、基于云端的數(shù)據(jù)源，大數(shù)據(jù)平臺(如Hadoop)上的數(shù)據(jù)管理等。但是，不同產品對非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖(在Hadoop內或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)內)上的數(shù)據(jù)管理提供的支持程度不一。如何選擇產品，企業(yè)必須考慮獲取和處理數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)種類的特定需求。

協(xié)作

企業(yè)規(guī)模越大，越有可能需要跨部門、在諸多分析師之間分享分析、模型和應用。企業(yè)如果有很多分析師分布在各部門，對結果如何進行解釋和分析，可能會需要增加更多的共享模型和協(xié)作的方法。

許可證書和維護預算

幾乎所有廠商的產品都分不同的版本，購買費用和整個運營成本各不相同。許可證書費用與特性、功能、對分析數(shù)據(jù)的量或者產品可使用的節(jié)點數(shù)的限制成正比。

易用性。沒有統(tǒng)計背景的商業(yè)分析師是否也能夠輕松地開發(fā)分析和應用呢?確定產品是否提供了方便開發(fā)和分析的可視化方法。

非結構化數(shù)據(jù)使用率

確認產品能夠使用不同類型的非結構化數(shù)據(jù)(文檔、電子郵件、圖像、視頻、演示文稿、社交媒體渠道信息等)，并且能夠解析和利用收到的信息。

可擴展性和可伸縮性

隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和數(shù)據(jù)管理平臺的不斷擴展，要評估不同的分析產品如何跟隨處理與存儲容量的增長而增長。

三、如何區(qū)分三個大數(shù)據(jù)熱門職業(yè)——數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師

隨著大數(shù)據(jù)的愈演愈熱，相關大數(shù)據(jù)的職業(yè)也成為熱門，給人才發(fā)展帶來帶來了很多機會。數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師已經成為大數(shù)據(jù)行業(yè)最熱門的職位。它們是如何定義的?具體是做什么工作的?需要哪些技能?讓我們一起來看看吧。

這3個職業(yè)是如何定位的

數(shù)據(jù)科學家是個什么樣的存在

數(shù)據(jù)科學家是指能采用科學方法、運用數(shù)據(jù)挖掘工具對復雜多量的數(shù)字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數(shù)字化重現(xiàn)與認識，并能尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師或專家(不同于統(tǒng)計學家或分析師)。

數(shù)據(jù)工程師是如何定義的

數(shù)據(jù)工程師一般被定義成“深刻理解統(tǒng)計學科的明星軟件工程師”。如果你正為一個商業(yè)問題煩惱，那么你需要一個數(shù)據(jù)工程師。他們的核心價值在于他們借由清晰數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)管道的能力。充分了解文件系統(tǒng)，分布式計算與數(shù)據(jù)庫是成為一位優(yōu)秀數(shù)據(jù)工程師的必要技能。數(shù)據(jù)工程師對演算法有相當好的理解。因此，數(shù)據(jù)工程師理應能運行基本數(shù)據(jù)模型。商業(yè)需求的高端化催生了演算高度復雜化的需求。很多時候，這些需求超過了數(shù)據(jù)工程師掌握知識范圍，這個時候你就需要打電話尋求數(shù)據(jù)科學家的幫助。

數(shù)據(jù)分析師該如何理解

數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。他們知道如何提出正確的問題，非常善于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

這3個職業(yè)具體有什么職責

數(shù)據(jù)科學家的工作職責

數(shù)據(jù)科學家傾向于用探索數(shù)據(jù)的方式來看待周圍的世界。把大量散亂的數(shù)據(jù)變成結構化的可供分析的數(shù)據(jù)，還要找出豐富的數(shù)據(jù)源，整合其他可能不完整的數(shù)據(jù)源，并清理成結果數(shù)據(jù)集。新的競爭環(huán)境中，挑戰(zhàn)不斷地變化，新數(shù)據(jù)不斷地流入，數(shù)據(jù)科學家需要幫助決策者穿梭于各種分析，從臨時數(shù)據(jù)分析到持續(xù)的數(shù)據(jù)交互分析。當他們有所發(fā)現(xiàn)，便交流他們的發(fā)現(xiàn)，建議新的業(yè)務方向。他們很有創(chuàng)造力的展示視覺化的信息，也讓找到的模式清晰而有說服力。把蘊含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律建議給Boss，從而影響產品，流程和決策。

數(shù)據(jù)工程師的工作職責

分析歷史、預測未來、優(yōu)化選擇，這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。

大數(shù)據(jù)工程師一個很重要的工作，就是通過分析數(shù)據(jù)來找出過去事件的特征。比如，騰訊的數(shù)據(jù)團隊正在搭建一個數(shù)據(jù)倉庫，把公司所有網絡平臺上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進行梳理，總結出可供查詢的特征，來支持公司各類業(yè)務對數(shù)據(jù)的需求，包括廣告投放、游戲開發(fā)、社交網絡等。

找出過去事件的特征，最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，并預測他的行為。

通過引入關鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平臺上，工程師正試圖通過引入氣象數(shù)據(jù)來幫助淘寶賣家做生意。比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那么我們就會建立氣象數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。

根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務性質，大數(shù)據(jù)工程師可以通過數(shù)據(jù)分析來達到不同的目的。以騰訊來說，能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試(AB Test)，即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去，決策者只能依據(jù)經驗進行判斷，但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過大范圍地實時測試—比如，在社交網絡產品的例子中，讓一半用戶看到A界面，另一半使用B界面，觀察統(tǒng)計一段時間內的點擊率和轉化率，以此幫助市場部做出最終選擇。

數(shù)據(jù)分析師的工作職責

互聯(lián)網本身具有數(shù)字化和互動性的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中數(shù)據(jù)分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的豐富性、全面性、連續(xù)性和及時性都比互聯(lián)網時代差很多。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。

就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

此外，對于新聞出版等內容產業(yè)來說，更為關鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內容消費者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關鍵職能。

想要從事這3個職業(yè)需要掌握什么技能?

A. 數(shù)據(jù)科學家需要掌握的技能

1、計算機科學

一般來說，數(shù)據(jù)科學家大多要求具備編程、計算機科學相關的專業(yè)背景。簡單來說，就是對處理大數(shù)據(jù)所必需的hadoop、Mahout等大規(guī)模并行處理技術與機器學習相關的技能。

2、數(shù)學、統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘等

除了數(shù)學、統(tǒng)計方面的素養(yǎng)之外，還需要具備使用SPSS、SAS等主流統(tǒng)計分析軟件的技能。其中，面向統(tǒng)計分析的開源編程語言及其運行環(huán)境“R”最近備受矚目。R的強項不僅在于其包含了豐富的統(tǒng)計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，并可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標準狀態(tài)下所不支持的函數(shù)和數(shù)據(jù)集。

3、數(shù)據(jù)可視化(Visualization)

信息的質量很大程度上依賴于其表達方式。對數(shù)字羅列所組成的數(shù)據(jù)中所包含的意義進行分析，開發(fā)Web原型，使用外部API將圖表、地圖、Dashboard等其他服務統(tǒng)一起來，從而使分析結果可視化，這是對于數(shù)據(jù)科學家來說十分重要的技能之一。

B. 數(shù)據(jù)工程師需要掌握的技能

1、數(shù)學及統(tǒng)計學相關的背景

對于大數(shù)據(jù)工程師的要求都是希望是統(tǒng)計學和數(shù)學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者，更容易進入一個技能上的危險區(qū)域(Danger Zone)—一堆數(shù)字，按照不同的數(shù)據(jù)模型和算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意義的結果，并且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創(chuàng)新模型，來解決實際問題。

2、計算機編碼能力

實際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師的一些必備要素。因為許多數(shù)據(jù)的價值來自于挖掘的過程，你必須親自動手才能發(fā)現(xiàn)金子的價值。舉例來說，現(xiàn)在人們在社交網絡上所產生的許多記錄都是非結構化的數(shù)據(jù)，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數(shù)據(jù)工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數(shù)據(jù)工程師的職責以商業(yè)分析為主，但也要熟悉計算機處理大數(shù)據(jù)的方式。

3、對特定應用領域或行業(yè)的知識

大數(shù)據(jù)工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數(shù)據(jù)只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業(yè)的經歷能為應聘者積累對行業(yè)的認知，對于之后成為大數(shù)據(jù)工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

C. 數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能

1、懂業(yè)務。從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、懂工具。指掌握數(shù)據(jù)分析相關的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。

5、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

四、從菜鳥成為數(shù)據(jù)科學家的 9步養(yǎng)成方案

首先，各個公司對數(shù)據(jù)科學家的定義各不相同，當前還沒有統(tǒng)一的定義。但在一般情況下，一個數(shù)據(jù)科學家結合了軟件工程師與統(tǒng)計學家的技能，并且在他或者她希望工作的領域投入了大量行業(yè)知識。

大約90%的數(shù)據(jù)科學家至少有大學教育經歷，甚至到博士以及獲得博士學位，當然，他們獲得的學位的領域非常廣泛。一些招聘者甚至發(fā)現(xiàn)人文專業(yè)的人們有所需的創(chuàng)造力，他們能教別人一些關鍵技能。

因此，排除一個數(shù)據(jù)科學的學位計劃(世界各地的著名大學雨后春筍般的出現(xiàn)著)，你需要采取什么措施，成為一個數(shù)據(jù)科學家?

復習你的數(shù)學和統(tǒng)計技能

一個好的數(shù)據(jù)科學家必須能夠理解數(shù)據(jù)告訴你的內容，做到這一點，你必須有扎實的基本線性代數(shù)，對算法和統(tǒng)計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數(shù)學，但這是一個好的開始場合。

了解機器學習的概念

機器學習是下一個新興詞，卻和大數(shù)據(jù)有著千絲萬縷的聯(lián)系。機器學習使用人工智能算法將數(shù)據(jù)轉化為價值，并且無需顯式編程。

學習代碼

數(shù)據(jù)科學家必須知道如何調整代碼，以便告訴計算機如何分析數(shù)據(jù)。從一個開放源碼的語言如Python那里開始吧。

了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池及分布式存儲

數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池或整個分布式網絡中。以及如何建設這些數(shù)據(jù)的存儲庫取決于你如何訪問、使用、并分析這些數(shù)據(jù)。如果當你建設你的數(shù)據(jù)存儲時沒有整體架構或者超前規(guī)劃，那后續(xù)對你的影響將十分深遠。

學習數(shù)據(jù)修改和數(shù)據(jù)清洗技術

數(shù)據(jù)修改是將原始數(shù)據(jù)到另一種更容易訪問和分析的格式。數(shù)據(jù)清理有助于消除重復和“壞”數(shù)據(jù)。兩者都是數(shù)據(jù)科學家工具箱中的必備工具。

了解良好的數(shù)據(jù)可視化和報告的基本知識

你不必成為一個平面設計師，但你確實需要深諳如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)報告，便于外行的人比如你的經理或CEO可以理解。

添加更多的工具到您的工具箱

一旦你掌握了以上技巧，是時候擴大你的數(shù)據(jù)科學工具箱了，包括Hadoop、R語言和Spark。這些工具的使用經驗和知識將讓你處于大量數(shù)據(jù)科學求職者之上。

練習

在你在新的領域有一個工作之前，你如何練習成為數(shù)據(jù)科學家?使用開源代碼開發(fā)一個你喜歡的項目、參加比賽、成為網絡工作數(shù)據(jù)科學家、參加訓練營、志愿者或實習生。最好的數(shù)據(jù)科學家在數(shù)據(jù)領域將擁有經驗和直覺，能夠展示自己的作品，以成為應聘者。

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