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- 1、统计师有用吗
- 2、全能型数据科学人才应该具备什么能力？
1、统计师有用吗
统计师有用的，
1、统计师是负责单位统计业务工作的主要人员，主要在统计局做政府统计、金融机构从事金融工作、企业里做市场调查及统计分析等相关事务；
2、这个专业的毕业生能在任何企事业单位和经济、金融或管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作，有着不错的发展空间；
3、统计师岗位职责主要有，填报或汇报国家和有关部门制定的统计报表，进行统计资料的一般加工整和简单分析，拟定统计调查方案，进行调查研究，组织社会经济调查，对社会经济现状和发展作出科学的预测、预报等等。统计专业技术资格实行全国统一考试制度。
2、全能型数据科学人才应该具备什么能力？
2020年7月，清华大学大数据研究中心联合《大数据文摘》和领英共同发布了《顶级数据团队建设全景报告2020》。报告中显示：数据分析技能和数据可视化技能在全球数据人才中增速均超过100%。
而在国内市场，过去一年中增长最快的技能为数据科学，增长速度为175%。与数据相关的各类在招岗位中，拥有博士学位的算法岗位薪资水平最高，接近4万元。
图片和数据来源：《顶级数据团队建设全景报告2020》
听说数据岗大有前（钱）途，很多小伙伴纷纷尝试转行。找点儿入门书和入门课，学点儿Python和SQL，大半年下来，不少勤奋的小伙伴如愿以偿地跻身数据分析师行列。不过，一路「过关斩将」后，有多少小伙伴能在晋升答辩中从容应对面试官的灵魂拷问呢？
小王，你来说说数据分析师和数据科学家的区别？
数据科学家（data scientist）是舶来词，在线英语词典http://Lexico.com对其定义如下：分析和解释复杂数据的人，尤指借助数据帮助公司做决策的人。从这个定义看，数据科学家似乎做的正是数据分析工作。但是严格地说，数据分析师和数据科学家是截然不同的职业方向。在转行做数据分析时搞清楚二者的区别，有助于规划更符合自己的职业发展道路。
「数据大厦」的灵魂建筑师
数据分析师的工作是收集和分析数据，并从中提取有用的见解。他们通常与结构化数据打交道。数据科学家的工作则更宽泛，他们判断要收集何种数据，如何收集这些数据，并且通常与非结构化的大型数据集打交道。你可以把数据科学家想象成建筑师，负责规划、设计和构造数据结构。
全能数据科学家的技能矩阵
笼统地说，可以把全能数据科学家的技能分为以下4类。
- 数据理论
正如建筑少不了砖和砂浆，「数据大厦」少不了算法。利用数据理论，数据科学家可以构造出全新的抽象算法。
- 数据架构
将算法应用于具体的领域，正如富有创意的建筑师灵活地运用不同的砖块绘制出美丽蓝图。
- 数据建模
将蓝图付诸实践，这正如结构工程师所做的工作。
- 数据分析
利用已经盖好的房子做实际的工作。比如盖好的房子是消防站，那么数据分析师就是利用消防站的特殊设施进行训练的消防员。可见，数据分析只是数据科学的一小部分。纯粹的数据分析师只会考虑如何使用「房子」，而不会考虑如何规划、设计和建造「房子」。
成为数据科学家没你想的那么难
如果你不满足于已有的「房子」，也想成为那个规划、设计和建造「房子」的人，欢迎来到数据科学世界！任何拥有一定数学基础和编程技能的人，都可以从事数据科学工作。你只需怀有好奇心，足够勤奋，当然还需要拥有一本优秀的入门书。
在本书中，你将化身为虚构公司DataSciencester的员工，从零开始数据科学工作，亲手构建工具、实现算法，最终从数据科学新手蜕变为全能的数据科学家。
数据科学家的入门路线图
你可以通过本书习得数据科学家的关键能力：
- 编程语言（Python）
- 数据可视化
- 统计学
- 概率论
- 机器学习算法
- 关系数据库
- 分布式计算
- 加分项：NLP、神经网络、深度学习
本书还为你精心准备了学习路线图，建议立刻保存。
如何系统学习数据科学
如果你对探索数据充满热情，不满足于使用现有的数据科学库，而是希望真正理解数据科学、系统学习数据科学，小编推荐给大家一个“全能数据科学家套装”。
《数据科学入门（第2版）》
- 全能数据科学家成长指南
- 长居亚马逊机器学习热销榜
- 数据科学关键能力矩阵全覆盖
本书基于 Python 语言环境，从零开始讲解数据科学工作，讲述数据科学工作所需的技能与诀窍，并带领读者熟悉数据科学的核心知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如 NumPy、scikit-learn、pandas 等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。新版基于 Python 3.6，重写了所有示例和代码，并根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题，让图书内容与时俱进。
《数据科学实战》
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