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企业数据科学修炼指南(2018 年版)

企业数据科学修炼指南(2018 年版)

云计算的完成
,让我们迎来了大数据时期
。与此同时,与大数据相关的职业也日益火爆。我们认识
到,数据剖析

才干

已成为企业的中心
竞争力之一。但是
,“数据剖析

”究竟

是怎样一种才干

?美国大数据专家Bernard Marr以为
,有六项才干

,是这其中最基本

的、不可或缺的技艺
模块。

剖析

才干

在六项基本

才干

之中,首当其冲的就是剖析

才干

——这项才干

,能够

帮你了解

你所具有
的那些海量数据。

它包括:
* 肯定
与问题具有相关性的数据的才干


blog.sql fenxike.sql 解读数据、取得

答案的才干

假定

你擅长
发现方式

,在因果之间树立
联络
,在辅佐

你把“企业数据”转化为“可操作的计划

”方面,这些才干

将十分

宝贵

在“发现方式

”方面,可视化是十分

有力的工具

发明

数据科学是一个新兴范畴
,关于
企业应当怎样
运用
数据没有硬性规则
,也没有捷径可循。这意味着,具备“不时
提出新的数据搜集
、解释、剖析

以及提取战略
办法

的才干

”,将十分

有价值。

未来

,企业的“数据明星”将是那些有才干

找到新数据来处置

业务问题、并提出新的数据应用剖析

办法

的人。

《学问
、阅历

与发明

力》阅历

能够

统合学问
,创意则能够

让学问
焕发重生
命 作者:Sebastian Yuen

数学和统计学

优质、“老派”的数据处置
方式依旧

重要——也就是作为基础

的数学与统计学。固然

大数据战略中,非结构

化数据的比例越来越大,但是,大量被搜集
、存储、并准备中止

剖析

的信息,依然

采用的是数字的方式

即便

在处置
非结构

化数据时,目的
也常常
是将数据元素(如邮件、社交媒体信息等等)简化至能够

量化的数字,以便从中得出明白
的结论。这意味着具备强大的数学或统计学背景,将有助于企业更好地拥抱大数据

运用
ETL工具对数据中止

采集、转换与存储,背后也离不开数学与统计学的支持

计算机科学

计算机是大数据战略
背后的重要工具,而程序员则需求
?拿出算法,把“数据”处置
成“洞察”。这其中涵盖了机器学习、数据库或云计算等各个子范畴
,这些学问
将成为新兴数据科学家们的有力武器。

开源技术特别
应当惹起
留意
——比如

Hadoop、Python、Apache Pig等——它们构成了大多数数据科学项目的基础

业务技艺

了解

业务目的
是什么、怎样
用流程驱动业务增长,关于
数据剖析

师来说也十分

重要。

一个十分

风险
的想法——公司应该雇佣一位聪明绝顶、理论学问
丰厚
的数据科学家,把他供养在布满了效劳
器的公开
数据实验室,而他将经过
一个暗门向全公司传送自己

的发现。

但是,任何一个与数据打交道的人,都不应当“闭门造数”,而是应与公司业务融为一体,牢牢把握公司的业务目的
,了解

什么是朝着正确的方向行进
、在行进
的过程中,哪些数据才干
彼此构成为“关键绩效指标”——那一定是基于对行业、企业、业务这“三业”的深化

了解

而制定的。

数据剖析

不时

效劳
于业务增长,也因而

,往常

有越来越多的技术/产品,都是为了完成
“让业务人员具备数据剖析

才干

”而降生

“让业务人员具备数据剖析

才干

”的新一代商业智能平台

沟通才干

沟通技巧关于
数据科学家来说必不可少。他们的剖析

结果至少要传达给两种人:关键决策者、团队其它成员。而这两种人通常都不能直接了解

数据。

这时,将数据可视化、用数据“讲故事”的技艺
就至关重要了。你能够

具有
世界上最好的剖析

才干

,但除非你能使你的研讨
结果被人了解

,并展示

这些结果将怎样
帮他们进步
绩效、推进
胜利

,否则这些结果对企业来说将一文不值。

数据视觉功用
,将数据变成能够

普通人也能够

看懂的故事 大大提升数据剖析

师的沟通才干

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