数据 科学家的工作职责是什么？如何成为a 数据 科学家？误区二:“数据科学没有用，我可能不会进入广告行业或者成为股市分析师”数据科学的应用领域和数据科学本身一样多样。成为数据 科学家，需要花费大量的时间和精力，请充分理解数据理科不好的方面，比如数据分拣与建筑数据生产线。
文| EmilyThompson在李恊从学术界(粒子物理博士后研究员)进入工业界(数据科学领域)时也有过犹豫。现在做了10个月的洞察项目总监，她对-1科学家有了自己独特的看法。最近在一篇文章中，她谈到了自己对目前数据 science的误解的看法，主要涉及数据的职责、应用领域、工作环境、职业发展和技能收集。
“数据 科学家”和“分析师”最大的区别可能是角色的独立程度。传统的商业分析师需要别人给他们提供已经清洗包装好的数据供他们使用；而数据 科学家必须是技术熟练的程序员，能够抽取、转换、加载数据，对其他团队的依赖性较小。误区二:“数据科学没有用，我可能不会进入广告行业或者成为股市分析师”数据科学的应用领域和数据科学本身一样多样。
个人认为，想要取得好成绩，就要有积极的心态。你最好学会熟练编码，使用专业爬虫工具。你一定要耐得住寂寞，因为-1科学家的工作可能会有点无聊。有学习的精神，数学好，做事认真，有不达目的不罢休的精神。想成为a-1科学家，首先要有一定的自制力，有一定的规划和把握，这样遇到问题才不会放弃。需要具备:认识事物，探索事物本质的精神，不一样的观察力和想象力，比较强的学习能力。
在数据 科学家的社会兴趣上升的同时，在谷歌、亚马逊、脸书等公司崛起的背景下，还有数据 科学家。这些线上公司不仅会积累大量的科学家。1.计算机科学。一般来说，数据 科学家必须具备编程和计算机方面的知识。简单来说，Hadoop、Mahout等工具在处理大数据时，必须掌握越来越重要的大规模并行处理技术和机器学习知识。
