10天100小时的学习时间里应该分配给尽量多样化的知识。这也算是一大笔投资，所以应当严肃对待，根据学出来的结果可以把拿到实习 offer 之类的当做目标。

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…

想象现在你被一个公司任命为他们的首席数据官（CDO），那么，你将要面临的主要职责可能会是什么呢？

随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、…

Growth Hacker （增长黑客）是一种复合型人才，他是工程师、数据分析师和市场营销专家的聚合体。

数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。 数据科学、机器学习、大数据分析、认知计算…我们都已被讨论这些主题的文章、技能需求信息图以及各种观点所淹没。有一件事是肯定的：你不可能一夜之间变成一名数据科学家。这注定是一段充满挑战的旅程。但要想成为数据科学家，该怎么开头呢？从哪里着手呢…

要成为一位数据科学家需要具备多方面的人才，虽然目前人才缺乏，但学习数学、统计等专业的人才未来可以培养成为数据科学家。 招聘信息搜索引擎Indeed.com的数据显示，随着大数据技术的发展，数据挖掘方面的人才变得日益抢手。而《哈佛商业评论》日前更是宣布，“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。…

对于那些希望在大数据时代掘金的公司来说，成功的关键是找到数据科学家， 并围绕数据科学家搭建团队。如今优秀的数据科学家一将难求， 而卓越的数据科学家更是灿若晨星。 如何才能发现真正改变企业乃至行业未来的伟大的数据科学家呢？ Thomas Redman在哈佛商业评论博客中发表了一篇关于区分好的数据科学家和伟大的数据科学家的文章， IT经理网编译如下。 好的数据科…

大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程、市场营销学、工商管理等等，几乎所有的数据科学家都会从他们的专业领域出发，设置各种技巧最终整合制定出专注于解决业务问题的计划。 数据科学家和他们的分析团队的计划提出了如何组装数据集，并制定了一个数…

在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。没错，他们就是被誉为「今后10年IT行业最重要的人才」—— Data Scientist（数据科学家）。 现在的互联网行业，越来越多的企业对数据科学家求贤若…

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。

摘要：下面通过4种对应的场景来帮助读者理解数据挖掘的4种任务。 （1）老板要求小白做一份市场分析——预测。 拿到市场分析的数据源后就要明确知道，分析市场最主要的价值就在于“先知”，即比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作后，不用迷茫，预测是它的价值所在。 （2）老板要求小白对店铺的日常数据进行监控——异常检测。 平时监控店铺的数据时，如果一切正常…

摘要：在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。 在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终…

《哈佛商业评论》曾宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家对它又不甚了解。 如何做好数据科学呢？ 微软高级数据科学家Brandon Rohrer概括了做数据科学的七大步骤，手把手教你做数据科学。 1. 获取更多的数据 数据科学的原材料是数字和名称的集合，测量、价格、日期、时间、产品、标题、行动等，数据科学无所…

在“数据为王”的今天，越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用，那么，数据科学家最常用的算法，都是哪些呢? 最近，著名的资料探勘信息网站 KDnuggets 策划了十大算法调查，这次调查对数据科学家常用的算法进行排名，并发现最“产业”和最“学术”的算法，还对这些算法在过去 5 年间(2011~2016)的变化，做了一番详细的介绍。 这次调…

数据科学家如何变得性感的故事，大致也就是作为成熟学科的统计学如何与新兴学科计算机科学发生关系的故事。“数据科学”这个术语的出现较晚近，用来指代一个需要解读大量数据的职业。但解读数据这件事的历史很长，它已经被科学家、统计学家、图书馆员、计算机科学家以及其他人士讨论多年。下文的时间线追溯“数据科学”一词的演化，以及它的应用、对它进行定义的尝试和一些相关的术语。 …

摘要：回顾两年来的心路历程，样本量N=1 原文：Doing Data Science at Twitter 原作者: Robert Chang 引子 2015年6月17日是我在Twitter工作两周年的纪念日。回想起来，两年间，数据科学在Twitter的应用方式和范围发生了很大变化： · 许多Twitter的非机器学习主导的核心产品中，机器学习的比重正在不断…

摘要：这里是第二部分，就从我给大家准备的“特别提问”开始吧。作者Gregory Piatetsky,KDnuggets. 特别提问：解释什么是过拟合，你如何控制它 这个问题不是20问里面的，但是可能是最关键的一问来帮助你分辨真假数据科学家！ 回答者：GregoryPiatetsky 过拟合是指（机器）学习到了因偶然造成并且不能被后续研究复制的的虚假结果。 我…

前言：数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家。数据科学家有其独特的基本思路与常用工具，秦陇纪全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包，包括…

摘要：KDnuggets编辑给你“20个问题来分辨真假数据科学家”的答案，包括什么是正则化、我们崇拜的数据科学家、模型验证等等。 作者：Gregory Piatetsky, KDnuggets. 最近KDnuggets上发的“20个问题来分辨真假数据科学家”这篇文章非常热门，获得了一月的阅读量排行首位。 但是这些问题并没有提供答案，所以KDnuggets的小…