数据科学家

如何认识和理解数据科学家？一种很好的方法就是查看数据科学家职位的描述，即数据科学家在公司中负责什么？数据科学家需要什么样职能要求？本文是一个数据科学部门招聘数据科学家的描述，值得一看。

数据科学部门正在寻找有热情应用统计学、机器学习和分析从数据集中获得洞见的数据驱动人。

在数据科学部门中，我们通过把那些最优秀数据工程师和数据科学家召集在一起，并让他们帮助我们的顾客从它们的数据中提取他们所需的相关信息。而这种人负责指挥和主导能够解答顾客各种疑问和从数据集中提取洞见的专业等级分析的交付。

关于这些角色所需要做的事情包括：

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在一定的期限内，完成假设驱动的分析。

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深入持续的对那些容量大，且结构错综复杂的数据进行不断的探索和挖掘。

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利用简单的方法，并通过简单明了的可视化操作，把科学家的复杂的想法传达到人们手中。

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领导一个团队进行方法选择、评估结果以实施效果。

而他们必须要具备以下的东西：

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一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上。

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一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力。

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在SQL运用能力方面是一名内行。

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能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法。

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有与商业方面的机器学习经验。

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对于R语言和RStudio环境有经验。

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对于Python语言和Jupyter环境有经验。

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对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一定操作经验。

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具备写编写Latex格式文档的能力。

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在统计学，运筹学，经济学，计算机科学，或其它相关领域具有本科或硕士学历。

我们所看重个人的品质：

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强烈的分析意识。

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有适应在极其快的环境下工作的能力。

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积极的态度。

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有能和别的职能团队成员合作密切的能力。

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有一股持续高涨的热情来获得小量而且接近底层的现实。

一下对于成功的候选人来说是一个千载难逢的机会。其好处包括：

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有机会可以和一个水平顶尖且涉及学科多的团队进行合作。

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可以在一个把分析当作是产品而不是事后才做的事的公司工作。

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一个不断提高持续的学习和成长的环境。

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一个轻松的工作环境。

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竞争力的薪酬。

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全部好处。

关于数据科学部门：

我们的使命就是要帮助更多的公司尽可能在更少的时间进行分析，在更多的时间能够履行合适分方案。我们这样做是通过数据-可操作的见解中满足一个商业团队的所需，而不是更多那些死板的报告。

随着数据科学的深入，顾客通过连接数据资源，以及问一些相关的问题，并通过团队中的数据科学家把可操作的见解进行交付。而数据科学部门所提供的解决方案可以应用于各种商业团队，并从市场乃至顾客中得到支持，而且还可以从电子商务乃至GPC这样任何行业中对其加以利用。