如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

大概是能制作完成出屬于自己的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)老地圖吧。

這是我自己做的的，全員了近5年來的數(shù)據(jù)建模任何職業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，供大家參考了數(shù)十份整體行業(yè)內(nèi)的權(quán)威重要著作、等，相結(jié)合數(shù)十萬字的龐大相關(guān)學(xué)習(xí)資料，才有了這個(gè)。

專業(yè)的指導(dǎo)別人前，自己也得有拿的中距離投籃的實(shí)用干貨吧，不然怎么大跌眼鏡？

先說一個(gè)，如果題主只是為了高逼格的title來的，那我勸你趁早放棄自己臆想，現(xiàn)實(shí)的生活中軟件開發(fā)人員只是尊稱罷了，沒什么用，說不定別人抬起頭就可能你是為他們提供服務(wù)的呢？

那這個(gè)新的概念是怎么來的？

碼農(nóng)覺得自己不非常適合編程，產(chǎn)品人感覺自己不更適合做新產(chǎn)品，統(tǒng)計(jì)稅務(wù)會(huì)計(jì)總覺得自己高高的天花板又低，咦，這個(gè)軟件開發(fā)人員的基層崗位聽起來蠻高逼格的，喜歡做的事情和我也沒什么技術(shù)差距，我去試試？

嗯，基本上都是如此。

你們沒想到的：

這種人存不缺乏？如前所述，但醒一醒，總數(shù)量很少，而且需要多年的磨礪。

據(jù)我了解，多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大公司的數(shù)據(jù)全面manager，他們就是導(dǎo)導(dǎo)表，跑下數(shù)據(jù)，然后按業(yè)務(wù)需求把數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)給別人，偶爾還幫其他部門做一些臨時(shí)的需求，挖據(jù)普通用戶數(shù)據(jù)全面可能會(huì)更多一點(diǎn)。

離數(shù)據(jù)工程師還遠(yuǎn)著，這就是現(xiàn)實(shí)。

但并不是沒辦法，作為軟件開發(fā)人員，還是無路有跡可循。

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家怎么來的？

先有'，再有做此行里的人dataresearchers。

scientific都是想做實(shí)驗(yàn)中的，驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的條件是數(shù)據(jù)，方法是pd，ml，hg等，電子儀器是各類存儲(chǔ)數(shù)據(jù)硬件設(shè)備，處理過程應(yīng)用軟件。奇妙的是研究主題是多個(gè)領(lǐng)域，所以一個(gè)data時(shí)間過程，產(chǎn)出高物可能僅僅一些常規(guī)各種知識(shí)，提示2和決策過程，甚至能夠開拓對(duì)某個(gè)市場(chǎng)領(lǐng)域思維認(rèn)知。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家的兩種類型

第一種，偏詳細(xì)分析。

可以說，諸如商業(yè)數(shù)據(jù)分析這種，需要更多你懂大行業(yè)，懂市場(chǎng)市場(chǎng)，懂其它公司運(yùn)作機(jī)制，然后再去解決問題。

主要工作后，基本上是柔柔最終數(shù)據(jù)，做些詳細(xì)分析，惡氣調(diào)查報(bào)告，搞點(diǎn)洞察未來，但隨著大數(shù)據(jù)的來臨，對(duì)建模已建立能力方面、基礎(chǔ)工具能力、信息處理能力更高了。

tableau、python語言、finebi、R、scipy、stata都得會(huì)。

還得懂整個(gè)市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、官方統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

第二種，偏ai算法。

研究中類的升華，比如阿里達(dá)摩院，也算一個(gè)成本業(yè)務(wù)部門，是部門就得有產(chǎn)出，是深入研究就得有實(shí)踐成果，就得能落地（這句話話不是我說的，是王老師）。

那這種就很好理解了，把算法實(shí)現(xiàn)從applied一定要做到product。

規(guī)定要求會(huì)更高，神經(jīng)語言，數(shù)據(jù)挖掘，推薦系統(tǒng)，逢坂良太，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)邏輯基礎(chǔ)，更多需求管理方面，計(jì)算機(jī)編程具備倒是其次的。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)的重要核心核心技能

除了數(shù)據(jù)挖掘，還有什么？

其實(shí)數(shù)據(jù)工程師在公司本身里的應(yīng)用于還是兩個(gè)基礎(chǔ)兩個(gè)層次，找老板招人或許只是想讓公司正好ai技術(shù)的首班車，但是我不懂如何讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力的發(fā)展，賺眼球是主要的。子公司越大，行政職位界限會(huì)越模糊。

所以，數(shù)據(jù)科學(xué)家其實(shí)擁有大產(chǎn)品經(jīng)理一樣的靈敏的嗅覺能力，或者僅僅遠(yuǎn)不如碼農(nóng)的程序代碼能力。

不然你就會(huì)很迷茫，自己在產(chǎn)品和開發(fā)都沒有定價(jià)權(quán)，逐漸變成了廣泛的支持業(yè)務(wù)部門。

所以要在大兩個(gè)方向上，更加積極一點(diǎn)，從solutions到products，要全過程，真的很培養(yǎng)好能力強(qiáng)，然后才能有數(shù)據(jù)決策權(quán)，這可不是寫個(gè)java、sql語句或者etl工具就能實(shí)現(xiàn)的。

r語言需要什么基礎(chǔ)？

R是一種行業(yè)專業(yè)很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)語言結(jié)構(gòu)，如果想學(xué)得快一些的話，基本的數(shù)理統(tǒng)計(jì)各種知識(shí)要懂，不然很多其他東西會(huì)掌握好的比較慢。

掌握語法和操作中，強(qiáng)烈推薦國內(nèi)的已經(jīng)中文翻譯的比如《R語言實(shí)戰(zhàn)》《R語言編程藝術(shù)》，這個(gè)時(shí)間過程中最好相結(jié)合一些小簡單例子來做一些綜合分析的其他東西。