如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？大概是能怎么制作出都屬于自己的數(shù)據(jù)地圖吧。這是我自己才能做成的，子集了近10年來的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗(yàn)，建議參考了數(shù)十份行業(yè)內(nèi)的很權(quán)威著作、等，特點(diǎn)數(shù)十萬字的浩大學(xué)習(xí)資料，才有了這

如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

大概是能怎么制作出都屬于自己的數(shù)據(jù)地圖吧。

這是我自己才能做成的，子集了近10年來的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗(yàn)，建議參考了數(shù)十份行業(yè)內(nèi)的很權(quán)威著作、等，特點(diǎn)數(shù)十萬字的浩大學(xué)習(xí)資料，才有了這個(gè)。

基礎(chǔ)別人前，自己也得有拿的出手的干貨吧，不然的話怎摸欽佩？

先說一個(gè)，要是題主只不過替高上大的title來的，那我勸你趁早決定放棄幻想，現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)科學(xué)家只不過是稱呼而已，好像沒什么用，到時(shí)候別人轉(zhuǎn)首就其實(shí)你是為他們服務(wù)的呢？

那這個(gè)概念是怎末來的？

程序員都覺得自己不合適編程，產(chǎn)品經(jīng)理都覺得自己不比較適合做產(chǎn)品，統(tǒng)計(jì)會(huì)計(jì)都覺得自己天花板又低，咦，這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位聽起來蠻高大上的，能做的事情和我也都沒什么差距，我去試試？

嗯，基本是那樣。

你們認(rèn)為的：

這種人存不必然？存在，但醒一醒，數(shù)量一般很少，而且要多年的歷練。

據(jù)我打聽一下，多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大公司的數(shù)據(jù)leader，他們就是導(dǎo)導(dǎo)表，跑下數(shù)據(jù)，接著按業(yè)務(wù)需求把數(shù)據(jù)給別人，偶爾還幫其他部門做一些充當(dāng)?shù)男枨螅诰螯c(diǎn)用戶數(shù)據(jù)可能一些一些。

離數(shù)據(jù)科學(xué)家還遠(yuǎn)著，這就是現(xiàn)實(shí)。

但并也不是沒有辦法，擁有數(shù)據(jù)科學(xué)家，應(yīng)該靠路其規(guī)律。

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家怎莫來的？

先有Data science，再有做此行當(dāng)?shù)娜薲atascientists。

science全是做好實(shí)驗(yàn)的，實(shí)驗(yàn)的對(duì)象是數(shù)據(jù)，方法是dm，ml，dl等，儀器是各類存儲(chǔ)硬件，處理軟件。仙靈的是研究對(duì)象是不同領(lǐng)域，所以一個(gè)data science過程，產(chǎn)出物很可能僅僅一些第一項(xiàng)知識(shí)，提示和決策，哪怕可以去拓展對(duì)某個(gè)領(lǐng)域認(rèn)知。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型

第一種，偏總結(jié)。

可以算，類似商業(yè)分析這種，必須你懂行業(yè)，懂市場(chǎng)，懂公司經(jīng)營管理，后再再去能夠解決問題。

主要注意工作，大部分是清清數(shù)據(jù)，做做分析什么，出出報(bào)告，搞個(gè)深刻洞察，但隨著大數(shù)據(jù)的到來，對(duì)模型確立能力、工具使用能力、數(shù)據(jù)處理能力而且了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得會(huì)。

還得懂市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

第二種，偏算法。

做研究類的升華，例如阿里達(dá)摩院，也算一個(gè)成本部門，是部門就得有產(chǎn)出，是研究就得有成果，就得能落下時(shí)（這句話不是我說的，是馬老師）。

那這種就很好解釋了，把算法從Research你做到Product。

具體的要求會(huì)更高，NLP，數(shù)據(jù)挖掘，推薦算法，CV，業(yè)務(wù)邏輯，需求管理，編程能力的確其次的。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能

以外數(shù)據(jù)分析，有什么？

其實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)在公司里的應(yīng)用肯定基礎(chǔ)層次，老板招工很可能只不過想讓公司趕不上AI的末班車，但不太懂如何讓數(shù)據(jù)擁有生產(chǎn)力，噱頭是主要的。公司越大，職位邊界會(huì)越影像。

因?yàn)?，?shù)據(jù)科學(xué)家估計(jì)強(qiáng)大產(chǎn)品經(jīng)理一樣的的嗅覺能力，也可以不僅僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過程序員的代碼能力。

要不你是會(huì)很一片迷茫，自己在產(chǎn)品和旗下都沒有話語權(quán)，逐漸地變的了支持部門。

因?yàn)橐诖蠓较蛏?，更加積極一點(diǎn)兒，從insight到product，要全程參與，真有很培養(yǎng)能力，然后才能有數(shù)據(jù)話語權(quán)，這可不是寫個(gè)python、sql的或etl就能實(shí)現(xiàn)程序的。

國內(nèi)有哪些低調(diào)但很有技術(shù)含量的BI產(chǎn)品，類似tableau、power bi？

Gartner2017年商業(yè)智能魔力象限中沒上榜的全是國外產(chǎn)品

是需要，Tableau當(dāng)然是其中最好是是用。

或者，回答我樓主問題，如圖：

麻煩問下帆軟

Smartbi智講我個(gè)人認(rèn)為很不錯(cuò)，從性價(jià)比來看是高了的，要是從產(chǎn)品性能來看，智分析不輸任何一家BI產(chǎn)品，其他產(chǎn)品有的功能，智分析也有，而且智分析是最接底氣的，即使是EXCEL用戶都能輕松上手，無須太高的學(xué)習(xí)門檻。到最后要的是，智分析的很便宜，個(gè)人版幾十塊一個(gè)月就能用，可比幾萬幾十萬的貴得要命價(jià)格，我用這個(gè)難道不香嗎

也不知題主還有沒有聽過奧威軟件，要說低調(diào)的實(shí)力派BI工具，它需要榮譽(yù)上榜。這是一家國內(nèi)老BI廠商了，主打BI商業(yè)智能工具標(biāo)準(zhǔn)解決方案，可實(shí)現(xiàn)方法自助式、一路探索式的智能數(shù)據(jù)可視化分析什么。