数据分析师

每个行业都有好的数据分析师，但如何定义顶尖呢？

不懂得拒绝的数据分析师，最后都累死了。。。

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。

数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。

在美国，数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，薪酬也要比同级别其他职位高20%-30%，而且颇受企业重视。

“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。