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？

大数据文摘出品 来源：MIT 编译：洪颖菲、曹培信 还记得《复仇者联盟2》里面钢铁侠和班纳博士创造奥创的时候，使用全息投影将三维数据投射到空气中，然后直接用双手操控这些数据的画面吗？ 遗憾的是，这样的系统目前尚未成为现实。 是什么限制了我们像钢铁侠一样操作数据呢？如果暂时还想不到答案，不如我们先来看一下要实现这个需要哪些技术吧。 首先肯定是全息投影，很多人可…

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？

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…

现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。

随着大数据时代的到来，【这次国家教育部的改革动真格了】，JAVA程序员们仅有的一点点竞争力很快就不复存在，为什么这么说呢？

公开自己的弱点可能会感觉有点奇怪。写这篇文章的确会让我感觉不舒服，但是我写出来是因为它最终会帮助我成为一个更好的数据科学家。而且，我发现很多人，包括雇主们，会对你坦诚自己的弱点并探讨如何解决它们留下深刻印象。

数据预处理一方面是为了提高数据的质量，另一方面也是为了适应所做数据分析的软件或者方法。一般来说数据预处理步骤有数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约，每个大步骤又有一些小的细分点，当然了，这四个大步骤在做数据预处理时未必都要执行。

如果一个数据工作者长期从事取数工作，其价值确实会很小，为什么这么讲呢？