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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是做什么的 大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容包括什么?

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  大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是做什么的 大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容包括什么?今天奇酷教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師就來(lái)給大家講解。  1 什么是大數(shù)據(jù)?科學(xué)家?  數(shù)

  大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是做什么的 大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容包括什么?今天奇酷教育大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師就來(lái)給大家講解。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu) 大數(shù)據(jù)分析
  1. 什么是大數(shù)據(jù)?科學(xué)家”?
  數(shù)據(jù)科學(xué)家成為了一個(gè)跨學(xué)科職位。我將數(shù)據(jù)科學(xué)家定義為: 能夠獨(dú)立處理數(shù)據(jù),進(jìn)行復(fù)雜建模,從中攫取商業(yè)價(jià)值,并擁有良好溝通匯報(bào)能力的人。
  關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)崗位怎么來(lái)的,說(shuō)法不一。我自己的理解是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和更多預(yù)測(cè)模型的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析變得”大有可為”。為了區(qū)分擁有建模能力的高端人才和普通商業(yè)分析師/數(shù)據(jù)分析師(data analyst),數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)職位自然就產(chǎn)生了。通過(guò)這個(gè)新崗位,行業(yè)可以與時(shí)俱進(jìn)的吸收高端人才。在機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有大行其道,也沒(méi)有大數(shù)據(jù)支撐之前,這個(gè)崗位更貼近統(tǒng)計(jì)科學(xué)家(statistician),和研究科學(xué)家(research scientist)也有一點(diǎn)點(diǎn)相似。
  2. 大數(shù)據(jù)分析日常工作內(nèi)容包括什么?
  我最近在和朋友閑聊時(shí),驚訝的發(fā)現(xiàn)大家的工作內(nèi)容都很相似。主要包括:
  2.1. 數(shù)據(jù)分析和建模
  此處的工作特指根據(jù)客戶需求,從數(shù)據(jù)中攫取商業(yè)價(jià)值,而這個(gè)過(guò)程中一般都會(huì)涉及統(tǒng)計(jì)模型(statistical learning)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型(machine learning)。如果在數(shù)據(jù)沒(méi)有處理的情況下,我們的工作偶爾也涉及清理數(shù)據(jù)。有時(shí)候我們反而希望數(shù)據(jù)是未經(jīng)過(guò)處理的,因?yàn)楹芏嘀匾畔⒍荚诒惶幚碇羞z失了。
  2.2. 與團(tuán)隊(duì)其他成員的溝通
  與純粹的機(jī)器科學(xué)工程師不同,數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要工作內(nèi)容是交流溝通。如果無(wú)法了解清楚客戶的需求是什么,可能白忙活一場(chǎng)。如果無(wú)法了解數(shù)據(jù)工程師在采集數(shù)據(jù)時(shí)的手段,我們使用的原始數(shù)據(jù)可能有統(tǒng)計(jì)學(xué)偏見(jiàn)。如果不能講清楚如何才能有效的評(píng)估模型,負(fù)責(zé)在云端運(yùn)行模型的工程師可能給出錯(cuò)誤的答案。因此,數(shù)據(jù)科學(xué)家除了建模必須親手來(lái)做以外,其他的環(huán)節(jié)可以“外包”給別人。在數(shù)據(jù)量特別大的時(shí)候,這個(gè)需求變得更為明顯。
  2.3. 開會(huì)/匯報(bào)/寫報(bào)告
  良好的溝通能力不僅僅是指和團(tuán)隊(duì)成員的溝通,向老板和客戶的匯報(bào)也很考察數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力。作為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家,直擊重點(diǎn)而不炫技。盡量簡(jiǎn)明扼要,不要過(guò)分介紹模型的內(nèi)部構(gòu)造,重心是得到的結(jié)論。
  實(shí)事求是不夸大模型能力。很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型其實(shí)都已經(jīng)不同程度過(guò)擬合,不刻意避開交叉驗(yàn)證而選擇“看似表現(xiàn)良好的”過(guò)擬合模型。
  從人事部門收集數(shù)據(jù),清楚的告訴他們我需要的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度,變量。并和法務(wù)部門一起將數(shù)據(jù)中的隱私部分去除。進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,建模并評(píng)估。
  3. 對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的一些感悟
  數(shù)據(jù)科學(xué)家是個(gè)聽起來(lái)非常“性感的”的崗位,別忘了我們小時(shí)候的夢(mèng)想都是成為一個(gè)科學(xué)家。但拋開這些虛的東西,我們必須認(rèn)清這個(gè)崗位的核心就是將很多技能封裝到一個(gè)人身上。而我們工作的正常開展少不了其他同事的支持和幫助,所以千萬(wàn)不要看不起別人的工作內(nèi)容。沒(méi)有數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,沒(méi)有分析師幫我們美化圖表和提出質(zhì)疑,我們無(wú)法得到最好的結(jié)果。
  大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目一直都是眾人拾柴火焰高,沒(méi)有人可以當(dāng)超人。所以在得到這樣“高薪性感”的職位后,我們更應(yīng)該把心裝回肚子里,腳踏實(shí)地。
  4. 如何成為一個(gè)合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家?
  假設(shè)你已經(jīng)有了基本的從業(yè)資格:即有相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)位,掌握了數(shù)據(jù)分析和建模的基礎(chǔ)能力,也懂得至少一門的分析語(yǔ)言(R或Python)和基本的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)。
        以上就是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師為大家講解的“大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是做什么的 大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容包括什么?”希望能對(duì)大家有幫助,更多大數(shù)據(jù)知識(shí)請(qǐng)關(guān)注我們或登錄奇酷官網(wǎng)在線咨詢。
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