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什么是數據科學家 數據科學家需要學什么

時間:2019-07-18 14:31:33??來源:編程網??作者:IT培訓網??已有:名學員訪問該課程
在互聯網體系逐漸壯大的今天,大量的數據需要我們去處理分析,用大數據分析手法可以快速有效的解決一系列的問題,隨之就產生了數據科學家這一名詞,什么是數據科學家呢?數據科學家需要學什么?信息的發展,賦予了我們對數

在互聯網體系逐漸壯大的今天,大量的數據需要我們去處理分析,用大數據分析手法可以快速有效的解決一系列的問題,隨之就產生了數據科學家這一名詞,什么是數據科學家呢?數據科學家需要學什么?信息的發展,賦予了我們對數據強大的轉變的能力,相應的越來越多的數據相關的角色被創造出來,其中就有數據科學家,在這里我們將討論與數據相關的角色,即數據科學家。

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什么是數據科學家?

數據科學家是使用他們在統計學和建設機器學習模型方面的專業技術去進行關鍵商業問題預測的專家。

數據科學家也需要像數據分析師一樣去清洗、分析、可視化數據。然而一個數據科學家需要在這些技能上更深入也更專業,他們還可以去訓練和優化機器學習的模型。

數據科學家需要學什么?

數據科學家能產生巨大的價值,他們處理更多開放式的問題并且利用他們專業的統計學和算法知識發揮更大杠桿的作用。如果說數據分析師專注于從過去和現在數據層面來理解數據的話,那么數據科學家就是專注于做出對未來更可信的預測。數據科學家通過有監督學習(分類、回歸)和無監督學習(聚類,神經網絡,異常監測?)機器學習模型來揭開隱藏著的規律。本質上來說他們是訓練那些能讓他們更好的識別模型和產出精確預測效果的數學模型的人。

數據科學家需要完成的內容:

1、評估統計學模型來決定分析有效性

2、使用機器學習來建設更好的預測算法

3、測試和持續提升模型精確度

4、進行數據可視化來概括分析的結論

數據科學家為預測和理解數據帶來了一種完全嶄新的方式,雖然數據分析師可能也可以去描述趨勢和為商業團隊傳遞這些結果,但是數據科學家能剔除新的問題,并且可以去建模來做出對新數據的預測。

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