在过去的一年里,人们对数据科学的兴趣飙升。 数据科学技能在过去的一年里,人们对数据科学的兴趣飙升。Nate Silver是一个家喻户晓的名字,各地的公司都在寻找独角兽,许多不同领域的专业人士已经开始将高薪职业视为可能的职业发展方向。 在 Burtch Works 的招聘搜索中,我们与许多正在考虑调整自己的技能以适应不断发展的数据科学领域的分析专业人士进行了交谈,并对如何做到这一点提出了疑问。从我作为招聘人员的角度来看,我想列出一份技术和非技术技能清单,这些技能对数据科学的成功至关重要,并且在招聘经理的清单中排在首位。 每家公司对技能和工具的重视程度都会有所不同,这绝不是一份详尽的清单,但如果你在这些领域有经验,你将为自己作为数据科学候选人提供强有力的理由。

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析师 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 增加你找到数据科学家工作的机会 365 门数据科学课程在 11 月 21 日前免费 Python 开发人员在数据科学团队中的角色 数据科学家学习道德黑客的 5 个理由 技术技能:分析 1. 教育——数据科学家受过高等教育——88% 的人至少拥有硕士学位,46% 的人拥 Whatsapp 手机号码列表 有博士学位——虽然也有明显的例外,但通常需要非常强大的教育背景才能发展成为数据科学家所需的知识深度科学家。他们最常见的研究领域是数学和统计学编码——Python 是我通常看到的数据科学角色所需的最常见的编码语言,还有 Java、平台——虽然这并不总是必需的,但在许多情况下它是首选。拥有使用 Hive 或 Pig 的经验也是一个强大的卖点。熟悉 Amazon S3 等云工具也大有裨益。 5. SQL 数据库/编码——尽管 NoSQL 和 Hadoop 已经成为数据科学的重要组成部分,但仍然希望候选人能够在 SQL 中编写和执行复杂的查询。

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非结构化数据

数据科学家能够处理非结构化数据至关重要,无论是来自社交媒体、视频源还是音频。 非技术技能 7. 求知欲——毫无疑问,你最近到处都能看到这个短语,尤其是当它与数据科学家相关时。Frank Lo 描述了它的含义,并在他几个月前发布的客座博客中谈到了其他必要的“软技能”。 8. 商业头脑——要 ASB目录 成为一名数据科学家,你需要对你所从事的行业有深入的了解,并且知道你的公司正在努力解决哪些业务问题。在数据科学方面,除了确定企业应该利用其数据的新方式外,能够辨别哪些问题对企业来说很重要,也很重要。 9. 沟通技巧——寻找强大数据科学家的公司正在寻找能够将他们的技术发现清晰流利地转化为非技术团队(例如营销或销售部门)的人。数据科学家除了要了解非技术同事的需求以便适当地处理数据之外,还必须通过为他们提供量化的见解来使企业能够做出决策。