第16章 数据分析师或数据科学家[第1页/共3页]

7. 建立小我作品集

- 客户需求阐发、订价战略、旅游趋势瞻望。

- 数据科学范畴生长敏捷，要保持学习的热忱和风俗，跟紧前沿技术。

8. 拓展人脉

5. 培养停业了解才气

10. 攻读相干学位（可选）

数据阐发师和数据科学家在事情中存在以下一些辨别：

- 数据阐发师：凡是措置布局化数据，对数据停止简朴的清理和转换。

- 深切学习数学和统计学知识，包含概率论、线性代数、数理统计等。

6. 获得相干认证

- 参与开源项目或在事情中争夺卖力更庞大的数据科学项目，堆集实际经历。

- 数据科学家：能够需求措置大范围、非布局化和庞大的数据，停止更深切的数据预措置和特性工程。

- 数据科学家：除了上述技术，还要求精通机器学习算法、深度学习框架，具有编程才气（如 Python）和数学建模才气。

- 数据科学家：面对更具应战性和不肯定性的题目，如瞻望市场趋势、优化保举体系等。

要成为一名优良的数据阐发师或数据科学家，您能够遵守以下步调：

5. 学习大数据措置技术

- 包含电商平台、交际媒体、在线游戏等。需求通过数据阐发来优化用户体验、精准营销、保举算法等。

- 门生表示评价、课程优化、招生战略制定。

2. 技术要求

- 把握机器学习的初级算法，如深度学习、强化学习、天然说话措置等。

7. 制造业

1. 深化技术知识

- 如考取 CPDA（注册项目数据阐发师）、CDA（数据阐发师认证）等证书，增加本身的合作力。

6. 电信行业

1. 把握根本知识

- 数据阐发师：供应陈述、仪表盘、数据洞察和建议，以帮助决策。

- 数据阐发师：较少开辟庞大的瞻望模型，更多是停止描述性和诊断性阐发。

10. 旅游行业

- 帮忙优化库存办理、发卖瞻望、客户细分、市场趋势阐发。

- 体味 Hadoop、Spark 等大数据措置框架，能够措置大范围数据。

10. 持续学习和更新知识

- 体味地点行业的停业流程和题目，能够将数据阐发与停业需求相连络，供应有代价的观点和建议。

8. 能源行业

- 数据阐发师：处理相对明白和详细的停业题目，如发卖趋势阐发、用户行动阐发等。

- 数据科学范畴不竭生长，要存眷最新的技术和研讨服从，学习新的算法和东西。

- 浏览相干范畴的学术论文，体味最新的研讨服从和技术趋势。

- 培养从庞大停业题目中笼统出数据科学题目，并提出创新处理计划的才气。

2. 晋升编程才气

- 熟谙编程说话，如 Python 和 R，把握数据措置、阐发和可视化的相干库和东西。

5. 模型开辟

8. 获得相干认证

- 用于疾病瞻望、医疗资本分派、药物研发、患者办理等方面。

- 客户流失瞻望、收集优化、套餐设想、市场合作阐发。

4. 晋升数据可视化才气

2. 深切学习数据阐发和机器学习

- 质量节制、出产流程优化、供应链阐发、设备保护瞻望。