成為一名資料科學家，需要具備哪些基本技能

1樓：匿名使用者

資料科學家大多要求具備程式設計、電腦科學相關的專業背景。簡單來說，就是對處理大資料所必需的hadoop、mahout等大規模並行處理技術與機器學習相關的技能。

除了數學、統計方面的素養之外，還需要具備使用spss、sas等主流統計分析軟體的技能。其中，面向統計分析的開源程式語言及其執行環境「r」最近備受矚目。r的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行視覺化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來執行。

此外，它還具備稱為cran（the comprehensive r archive network）的包擴充套件機制，通過匯入擴充套件包就可以使用標準狀態下所不支援的函式和資料集。

2樓：加米穀大資料科技

分析和機器學習是資料科學家工作的核心。從資料中收集有用資訊是資料科學的主要功能。機器學習的全部內容是建立系統來**效能，這個需求非常大。

資料科學需要統計學和電腦科學技能。統計學、電腦科學和數學也都是大學的專業，可能有助於加大它們出現的頻度。資料科學家需要能夠交流見解並與他人密切合作。

人工智慧和深度學習不像其他術語那樣頻繁出現。然而，它們是機器學習的子集。深度學習正被越來越多的機器學習任務所使用，而這些任務以前是由其他演算法完成的。

成為一名資料分析師，需要具備哪些基本知識？

3樓：尊威天下網路

：學習資料分析師之前，你必須清楚自己想要達成什麼目標。也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題或實現什麼計劃。

有了這個目標，你才能清晰地開展自己的學習規劃，並且明確它的知識體系。只有明確的目標導向，學習必備也是最有用的那部分

4樓：free不留白

還是看等級的，如果只是，cda level ⅰ業務資料分析師，需要掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用 excel、sql、spss、python 等一門專業分析軟體，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用資料分析方法進行資料的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告

5樓：cda資料分析師

小編覺得，學習資料分析，一是要打下堅實的基礎，才能屹立於專業之上，不被人看輕；二是根據企業的招聘技能要求情況，有的放矢。為此，小編給出以下建議，希望能幫到你。

（1）sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理（2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示（3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r（4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲

（5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告（6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。

6樓：山西新華電腦學校

1）具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通；2）具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗；3）3年及以上資料分析經驗，有網際網路產品、運營分析經驗；4）熟悉r、sas、spss等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用

sql、hive等；5）本科或以上學歷，數學、統計、計算機、運籌學等相關專業；那麼對於正在入門階段的同學們應該如何正確把握自己的學習方向呢？

7樓：海過頭

第一資料思維,對資料敏感性要高,建立起興趣,自己要刻意練習第二業務能力,多關注行業分析報告,cda有很多原創文章第三熟練使用資料分析工具,比如excel sql語言 spss python sas等,建議精通1-2門就好,以後需要其他工具工作中再學習.

第四紮實統計和數學基礎,比如微積分,線性代數模型有聚類,關聯分析、svm、神經網路貝葉斯網路樸素貝葉斯隨機森林等

作為一名資料科學家python需要掌握到什麼程度

如何轉行成為一名資料科學家

8樓：函綺楣

關於資料科學家的困惑很大部分歸咎於：資料科學不是一個具體的職務，而是一種在中解決問題的方法。因此，資料科學可以包含多種教育背景、技能、工具、實踐。

實際工作中的資料科學家們，背景和技能的跨度很大，很難被一概而論。

相對而言，描述資料科學的實踐是什麼樣的可能更容易。

簡單地說，資料科學是用資料主導的答案解決實際問題的實踐。實現這個目標的技術可能多種多樣。你會常常聽到資料科學家使用傳統統計學、貝葉斯方法、機器學習、計算工具、行業領域知識來回答問題。

有時資料的規模會非常巨大，需要使用複雜的工具和方法來穿過迷霧，得到隱藏在資料中的清晰結論。但是沒有哪個方法、工作、算式能回答所有問題，所以也很難為資料科學家下定義。

展示可能比陳述更有說服力。就讓我們來走入資料科學家平凡又不平凡的一天。