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数据科学家前沿信息_古代十大著名科学家(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

数据科学家

数据科学家在管理咨询领域的那些事儿 𐟓Š 今天看到一个特别有意思的活动，叫“超梗职开放麦”，大家都晒工牌，总结自己的职业公式。我也来凑个热闹，分享一下我的经验！管理咨询 = 空中飞人 + Happy Hour + PPT 数据科学 = data + code + PPT 数据科学家在管理咨询领域 = 会飞善饮酒 + 双倍的PPT的数据民工曾经有人问我，数据科学家在管理咨询里能干啥？我很认真地告诉他，我们能做的可多了！帮客户搭建推荐系统，提高购买率帮客户做NLP（自然语言处理），精准了解客户反馈帮客户构建segmentation模型，改进市场策略等等等等，这些都不重要。我们的工作重点是：数据清洗和整理，然后画美美的PPT 各种简单的数据分析，用SQL就能解决，然后画美美的PPT 搭建模型得到insight，然后画美美的PPT 数据可视化，然后画美美的PPT…… 没错，做了9年咨询以后，除了一堆客户工牌、数百万的航空里程和酒店积分以外，我最大的收获，就是能绕地球整整一周的PPT。

论文数据处理必备：6个高效管理技巧作为数据科学家，我深知数据处理在学术研究中的重要性。而数据清洗是数据处理的关键一步。在学术论文写作中，我们经常会遇到各种数据，如问卷结果、医院数据、地理数据和人口统计学信息等。这些数据通常会用Microsoft Excel或Google Sheets来存储。然而，如果使用不当，可能会给后续研究带来不必要的麻烦。今天，我想结合我在Nature上看到的一些技巧，以及自己的经验，分享一些关于如何更有效地管理电子表格的技巧。保持数据整洁 𐟧𜊩斥…ˆ，确保你的电子表格数据整洁。这意味着你的数据应该有清晰的列标题和行标签，这样你就能轻松找到你需要的信息。避免使用空格或不可见的字符来填充单元格，这可能会在后续分析中造成问题。使用适当的格式 𐟓Š 正确的格式对于数据的正确解释至关重要。例如，日期应该使用统一的格式，货币值应该使用相同的货币符号和精度。这可以帮助你更容易地比较不同数据集，并进行更准确的统计分析。利用条件格式化 𐟎芦᤻𖦠𜥼化可以帮助你快速识别异常值或模式。例如，你可以将特定条件下的单元格设置为不同的颜色或字体，这样你就能一眼看出哪些数据需要进一步检查。使用公式和宏 𐟧xcel和Google Sheets都提供了强大的公式和宏功能。利用这些工具，你可以自动计算复杂的数据集，甚至创建自定义的自动化流程。这不仅可以提高工作效率，还能减少人为错误。保护你的数据 𐟛᯸ 在处理敏感数据时，确保你的电子表格是安全的。使用密码保护你的工作簿，并定期备份你的数据。这样，即使你的电子设备丢失或被盗，你的数据也不会泄露。持续更新和维护 𐟔„ 最后，不要忘记定期更新和维护你的电子表格。随着研究的进展，你可能会发现新的数据源或需要调整现有的数据集。定期检查和更新你的电子表格，以确保它们始终保持最新状态。通过这些技巧，你可以更有效地管理你的数据集，从而在学术研究中取得更好的成果。希望这些建议对你有所帮助！

如何撰写一篇高质量的数据科学案例？𐟓Š 作为数据科学家或数据分析师，利用数据解决业务问题是我们的基本职责。那么，如何评估数据科学工作的质量呢？一个成功的案例不仅能展示数据科学在项目中的贡献，还能为其他人提供新的思路和方法。下面，我将撰写高质量数据科学案例的过程分为几个步骤：了解业务背景𐟓ˆ 数据分析必须基于真实的业务现状和问题。分析师需要从商业角度理解业务目标和需要解决的问题。最好用一句话来描述业务现状和问题，例如：“首页图标布局主要依靠运营经验，无法细化到人群进行精细化运营。” 定义数据问题𐟔 将业务问题定义为可通过数据解决的问题。例如：“如何基于用户动线合理设计首页图标布局？”这里需要对用户动线数据进行分析，确保数据可获取且可用，并精准选择所需数据。过多的杂乱信息会干扰分析思路。准备分析数据𐟒𛊨🙤𘀦�𘻨恦˜歷‡数据的ETL过程。数据源可以是多模态的，如结构化数据、文本数据、图片、视频等。需要将数据处理成可加工计算的格式，例如将文本数据抽象成标签，并总结共性特点。数据分析洞察𐟔Ž 不同的分析对象对应不同的分析议题。首先根据分析对象确认分析议题：人群洞察 - 对群体特征进行分类，以采取差异化策略；现象分析 - 分析产生某种现象的原因；指标异动 - 分析指标涨跌原因；解决方案 - 分析某个方案效果如何。确定分析议题后，需要对议题做进一步的拆解并做出相关假设，确认分析维度和分析指标，最后得出分析结论。例如：“该行业与大盘对比如何？不同来源用户差异如何？不同人群差异如何？”分析结论必须紧扣论点，只做客观事实的表达。策略产出落地𐟓 根据分析结论提出业务运营策略建议或产品优化建议。例如，根据不同用户偏好设计不同首页布局。策略建议必须明确且可落地。策略效果验证𐟓Š 这个阶段需要合理设计AB实验，对用户进行分桶，设计实验对比指标并进行验证。对一些无法AB的场景，也可以通过业务指标环比、同比变化来验证策略效果。通过以上步骤，你可以撰写一篇高质量的数据科学案例，展示数据科学在项目中的价值和贡献。

如何在Kaggle竞赛中拿到金牌？ 𐟏† 在Kaggle竞赛中拿到金牌可不是一件容易的事，尤其是在众多数据科学家中脱颖而出。最近，毕业于莫斯科国立大学的数据科学家Andrey Lukyanenko在一次竞赛中一举夺得Kaggle金牌，并成为Kernel Grandmaster，真是让人佩服！ 𐟔堥‚加Kaggle竞赛本身就是一项巨大的挑战。你需要投入大量的时间和精力来学习新知识、尝试新技巧，以获得高分。然而，这还不够，因为你的竞争对手可能拥有更多的经验、更多的空闲时间、更好的硬件设备，甚至还有其他莫名其妙的优势。 𐟒ᠦƒ𓨦在Kaggle竞赛中取得好成绩，你需要做好以下几点：不断学习：掌握最新的数据科学知识和技能。实践：多动手实践，从失败中吸取教训。团队合作：与队友一起讨论、分享经验。持续改进：不断优化你的模型和代码。 𐟒ꠥꨦ你坚持不懈地努力，相信你也能在Kaggle竞赛中取得骄人的成绩！

地理空间数据科学家必备的五大技术 𐟌 进化之路 —— 别忘了，掌握GIS桌面软件的操作是基础中的基础！ 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耠—— 如果你钟情于Python，不妨试试VS Code或PyCharm这些流行的集成开发环境（IDE）。当然，如果你对Jupyter Notebook有所了解，那将是你数据科学旅程中的得力助手。对于R语言用户，R Studio是你不二的选择，而Jupyter Notebook也支持R语言。 𐟓Š SQL —— 在空间关系数据库中，PostGIS因其广泛使用而备受推崇。它是新一代空间SQL的代表，被许多数据技术厂商采纳。同时，别忘了查看SpatiaLite，这是一种轻量级空间SQL，占用资源极少，适合资源有限的用户。 𐟓 代码管理 —— 在项目中，你可能会遇到许多同名的文件，只是数字后缀不同。版本控制能帮助你轻松跟踪每个程序代码文件，对于团队协作也大有裨益。Git是其中的佼佼者，大多数IDE都集成了源代码版本管理并支持Git。 ☁️ 云服务 —— 在Google Cloud或Amazon Web Services上，你可以找到许多免费的沙箱和开源工具。国内的云服务也值得一试，它们为地理空间数据科学家提供了丰富的资源。 𐟤– 人工智能与机器学习 —— 尤其是深度学习，正在为GIS行业带来革命性的变化。通过使用Fastai等工具，你可以轻松上手，利用计算机视觉、自然语言处理以及迁移学习和增强学习，为地理空间应用创建最先进的智能系统。

毕业前必看！数据科学入门全攻略𐟚€ 𐟌Ÿ你是否在思考因果关系？是因为看到好的结果而去做某件事，还是因为相信某个原因而去做？如果一件事情不能100%带来好的结果，你还会去做吗？ 𐟌𑥯𙤺Ž想要转行数据科学的人来说，“因”已经为你整理好了： 1️⃣ 小白入门数据科学需要的技术栈（见图1-3） 2️⃣ 一张图解释什么是数据科学（图4） 3️⃣ 一张表解释数据分析师、数据科学家、数据工程师和算法工程师的区别（图5） 𐟔你需要思考的是如何坚持学习和实践，并在转行的道路上始终相信“因”。后续我会继续分享数据科学知识，帮助你越走越远𐟚€

留德华叫兽的微博直播访谈港中文商学院教授、快手顾问数据科学家

香港城市大学数据科学专业全解析香港城市大学的数据科学专业要求申请者具备工程、科学或其他相关学科的背景。雅思成绩需达到6.5，托福成绩需达到7。申请者也可以使用六级成绩进行申请。23fall的申请时间在上个月月底已经结束，想申请的同学可以关注24fall的机会。 𐟓š 课程设置：核心课程围绕数据展开，内容非常全面且硬核。总共有五门课程，包括探索性数据分析和可视化、统计机器学习1和2、数据存储和检索以及一个项目研究。特别是统计机器学习，由于学习难度较高，分为两个课时，课程内容广泛且深入。选修课如贝尔斯数据分析、数据挖掘和知识发现、自然语言处理等，对学生的能力提升也很有帮助。 𐟒𜠥𐱤𘚦œ务：毕业后，学生可以从事数据科学家、数据分析师、数据工程师、人工智能工程师、专业顾问、经理和其他数据专家职位。相关行业的发展前景良好，薪酬较高。金融银行、科技、房地产、保险、教育、电子商务、零售和营销、运输和物流等行业对数据分析人才都有很高的需求。毕业生中约有60%的月薪超过30,000港元。 𐟎“ 招生特点：在申请方面，本科专业限制较少，适合本科工程类专业的学生跨申，补充数据分析技能。特别欢迎985院校的学生申请。985学生冲！

美国顶尖数据科学硕士项目全解析 𐟎“项目概览 𐟌Ÿ想要深入了解美国数据科学硕士项目的顶尖20所高校吗？这里为你揭秘！ 𐟌Ÿ这些项目提供全面的数据科学教育，涵盖统计学、机器学习、数据挖掘等多个领域。 ✨学生有机会参与真实的数据挖掘和分析项目，积累宝贵的实践经验。 ✨最新的数据科学工具和技术培训，让你在行业中保持竞争力。 𐟌Ÿ无论你是数据科学的新手还是有经验的专家，这些项目都能满足你的需求，助你成为数据科学领域的佼佼者！ 𐟒𜥰𑤸š前景 ✨这些项目致力于为学生提供最佳的就业机会。 ✨毕业生可在金融、医疗、电子商务等多个行业中找到理想的工作。 ✨与众多知名企业合作，提供实习和就业机会，为你的职业生涯铺就成功之路！ 𐟌Ÿ无论你的目标是成为数据科学家、数据分析师还是机器学习工程师，这里都能实现你的职业梦想！ 𐟓‹申请要求 𐟌Ÿ准备好迎接挑战了吗？ ✨TOP20项目对学生的申请要求较高，但只要你具备以下条件，就有机会实现留学梦想！ ✨首先，你需要有扎实的数学和计算机科学基础，这是掌握数据科学核心概念的关键。 ✨其次，一些项目可能要求你具备相关工作经验或者在统计学、计算机科学等领域有研究经历。 ✨最后，你需要准备出色的个人陈述和推荐信，以突出你的学术能力和潜力。 𐟌Ÿ只有最优秀的申请者才能获得这些项目的青睐，所以要做好充分准备，打造出令人难以忽视的申请材料！

《数据科学家面试秘籍》解析 𐟓š 书名：《Ace the Data Scientist Interview》 𐟌Ÿ 优点：包含七个章节，涵盖行为面试、简历修改建议、统计知识、编程知识、ML/DL知识、案例研究和产品洞察等多个方面。每章都有课后习题，并提供解答，帮助读者巩固知识。 ⚠️ 缺点：这本书出版于2021年7月，部分题目较为陈旧，有些题目可以在Glassdoor和一亩三分地上找到。编程题目不如Leetcode全面。 𐟓Š 总体评价：这本书虽然涵盖了很多方面，但更像是一本目录。阅读时如果发现自己某个方面不足，需要进一步自主学习。对于小公司的数据科学面试，这本书可能够用，但对于大厂面试，还是需要更扎实的基本功和长期的学习经验。 𐟒ᠦŽ訍购买：这本书可以作为查漏补缺的工具，尤其是习题部分比较有效。但由于出版时间较早，题库更新有限，因此在时间上有很大的局限性。 𐟒𜠥𘌦œ›各位都能找到理想的工作！

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