数据分析师

“数据科学家”很可能是本世纪最性感的工作。但雇佣一个人绝不是这样。事实上，这对公司来说是非常痛苦的。对于有志于在核心数据科学领域获得那份完美工作的人来说，这同样是一件大事。

一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。

要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

数据分析师们往往分为业务和技术两大类，你属于哪一类？

而这，得益于一项新的AutoML组件：VDS 迄今为止最快的交互式AutoML工具——VDS VDS首先出现在ACM SIGMOD会议上发表的一篇论文中，利用的是现在比较火的人工智能技术——自动机器学习(AutoML)，它可以让没有数据科学知识的人根据他们的数据集训练AI模型进行预测。 例如，医生可以使用该系统来帮助预测哪些患者更容易患某些疾病，而企业主也可…

数据分析师的算法推荐，是否会陷入“真实的谎言”？

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

2020年有很多数据和分析趋势需要准备。随着时间的推移，重要的是要注意新的一年中要探索的新趋势。

如果你从一名数据工程师被提拔为团队的Leader，即从一个码农变成了一个管理者，你觉得自己需要做出什么改变？你需要什么样的自我修养？

商品在展示时给消费者的预期，和消费者拿到商品后的实际感受，如果差距太大，对消费者体验伤害很大，对商家也是弊大于利。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

作为数据分析师，需要花费大部分时间来处理数据和分析数据。 通过与数据的紧密合作：收集数据、分析数据、汇总数据、解释数据等等内容，很快就会发现在沟通能力有所提升，尤其体现在术语和与其他数据分析师之间的交流上。简而言之，学习了分析学的语言，它可以使与其他分析师的交流变得非常直观和高效。 但是在企业中很可能会遇到某些特定的人，尤其是相关利益关联者，可能不太喜欢如此…