公民数据科学家,美国的数据科学家职位如何

在此之前，他在NASA空间科学项目中度过了近20年，支持数据 system的各种活动。包括担任NASA哈勃太空望远镜数据档案项目科学家、NASA天文学数据中心与空间科学数据运营办公室的合同经理。柯克·玻恩既有影响力又很实际。笔者整理了Kirk Born最近做的数据 science相关的讲座和访谈资料，以读书的形式分享给大家。

Da 数据专业就业方向1。数据挖掘/算法工程师算法工程师是通过算法搜索大量数据中隐藏的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策，提高工作效率，降低出错率。数据挖矿已经成为很多IT战略的重要组成部分，对专业人才的需求很大。2.数据分析师数据分析师是指从事行业的专业人士数据收集、整理、分析、评估、预测。他们主要侧重于从过去和现在去理解数据。

3.数据Engineer数据Engineer主要从事数据的收集、分析、整理和维护，重点是清理数据，方便。4.数据产品经理以数字化运营的理念深入人心，数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种可以利用数据的价值来帮助用户做出更好决策的产品形态，而数据产品经理利用这些产品来满足特定的数据使用需求。

数学技能:微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一定要熟练掌握和运用一元微积分。另外线性代数一定要精通，尤其是矩阵运算，向量空间，秩等概念。目前机器学习框架中的很多计算都需要用到矩阵乘法、转置或求逆。虽然很多框架直接提供了这样的工具，但我们至少要了解内部原型原理，比如如何有效判断一个矩阵是否有逆矩阵，如何计算。

保持开放的心态。如果你是新手，你其实并不知道数据理科是什么，那么完全有可能不是你想要的工作领域。成为数据 科学家，需要花费大量的时间和精力。请充分理解数据理科不好的方面，比如数据分拣与建筑数据生产线。首先要做的是学习Python。尽早在MOOC上选择相关课程。当你熟悉Python的基本用法后，请学习如何使用Jupyter工具，并参加一些数据科学领域的在线开放课程。

数据科学家大部分要求有编程和计算机相关的专业背景。简单来说就是Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术的机器学习相关的技能，是处理大数据所必须的。除了数学和统计学方面的素养，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，用于统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受关注。r的优势不仅在于其丰富的统计分析库，还在于其可视化结果的高质量图表生成功能，可以通过简单的命令运行。

归根结底，没有数据分析师，数据 科学家成功是不可能的，反之亦然。进入数据理科需要更多的前期投入，但是在薪资方面，回报会更高。另外，数据科学就业市场的增长速度似乎比数据 analyst要快，这意味着未来可能会有更多的机会。数据 科学家指运用科学方法和挖掘工具，对数字、符号、字符、网站、音频或视频等复杂海量信息进行数字化再现和理解，并从中发现新见解的能力数据。

很多统计学家认为数据科学是关于分析的数据，其实不止于此。数据 Science还包括自动处理的实现算法提供自动预测和操作，如:自动竞价系统估算(实时)美国(Zillow.com)所有房屋的价值高频交易将Google广告与用户和网页匹配，最大化转化率，Amazon.com或脸书的书籍和朋友与任何谷歌搜索都高度相关。推荐税务欺诈调查和恐怖主义调查分数，计算所有信用卡交易。癌症治疗中新分子的化学模拟，分析流行病的早期检测。美国宇航局的照片被分析，以寻找新的行星或小行星，天气预报是自动驾驶的(飞机和汽车)。所有酒店客房的客户定制价格系统(实时)，问题涵盖天文学、欺诈检测、社交网络分析、搜索引擎、金融(交易目标)、环境、药物研发、贸易、工程、定价优化(零售)能源(智能电网)、投标和套利系统。