數據科學使用過程，算法，科學方法和係統以結構化和非結構化數據的形式獲取知識和見解，借助數學，統計數據和機器學習來收集數據，然後將獲得的知識和可行的見解應用於任何給定的知識和可行的見解申請多米亞人。
簡而言之，它的一個過程是使用高級技術來了解一組給定的數據，以幫助更好的決策，削減成本，提高效率，業務增長以及改善營銷和銷售數字，從而獲得競爭優勢。
將數據轉換為有用信息的途徑上的過程，包括數據挖掘，數據可視化，數據群集，數據彙總和數據建模等步驟。畢竟所有前麵提到的下一步是在業務工具的幫助下完成的數據分析，以最終使數據輕鬆了解企業。
誰是數據科學家？
數據科學家是來源，收集和分析大量數據的專業人員。如今，業務決策由分析數據中得出的見解提供支持，因此您可以想象任何組織的重要數據科學家的重要性。數據科學角色通常需要計算機科學，數學和統計的背景。除了建模和處理結構化和非結構化數據外，數據科學家還將這些發現解釋為利益相關者可行的計劃。
由於數據科學家工作的很大一部分要求他們將數據見解傳達給其他部門，因此他們需要具有出色的溝通技巧和解釋技能。還需要行業知識和上下文理解以進行準確的觀察並應對業務挑戰。
數據科學家的職責不僅限於數據處理和分析。數據科學角色因公司而異，在數據科學和業務分析角色之間產生重疊。專家數據科學家通常具有多年的經驗和多個行業的專家知識。鑒於他們如何與多個利益相關者合作並促進公司的關鍵決策，數據科學家是市場上最富有補償的專業人員之一。
如何成為數據科學家？
數據科學要求了解多種工具以從數據中提取信息並回答各種操作問題。但是，即使在有抱負的數據科學家可以掌握這些工具和技術之前數據科學。
- 解決問題的直覺：數據科學家必須自然而然地傾向於解決問題。他們需要能夠識別和定義問題，並布置解決解決方案的結構。
- 統計知識：統計對於數據科學家至關重要。熟悉數據科學家需要的數學和統計概念，例如線性代數，微積分，統計分布，概率理論，統計學意義，統計意義，似然估計器等。他們還需要在進行任何特定項目時從較小有效的技術中確定有效的技術和方法。
- 編程語言：編程知識對於數據科學家來說至關重要，因為它可用於操縱數據以提取精確見解。Python和R是兩種最常用的編程語言，可幫助數據科學家清潔和處理數據。它們還可以用於刮擦網站以獲取數據並使用API。Python和R有許多軟件包可用於數字和科學計算，使數據科學家更容易在數據集上應用機器學習算法。
- 數據爭吵：在數據科學家可以分析數據之前，需要清理數據。數據瑕疵可以使分析一項艱巨的工作，因此，對數據科學家的照顧變得重要。需要修複諸如缺少值，不一致的日期格式和字符串格式之類的數據瑕疵，以進行準確的數據分析。數據爭吵與快速增長的公司特別相關，在該公司中格式化可能是一個問題。
- 數據提取和轉換：使用多個數據源可以導致具有差異格式結構。數據科學家需要正確提取數據並將其轉換為統一的格式和結構，然後再進行分析或查詢。“提取轉換和負載”的背景可以幫助有抱負的候選人有效地構建和分析數據。
- 數據可視化和通信：數據可視化對於幫助利益相關者解釋數據推斷非常重要。通常需要數據科學家將數據推斷傳達給其他團隊，並幫助他們相應地做出業務決策。數據可視化有助於表示技術和非技術受眾的信息。因此，數據科學家必須在Matpotlib，Tableau，d3.js，Ggplot等可視化工具中知識淵博。
- 數據庫管理：通常要求數據科學家戴多個帽子，照顧端到端數據庫管理係統。他們應該熟悉用於編輯，索引和操縱數據庫的數據庫管理程序。數據庫管理係統可幫助用戶以特定格式接收數據。它還可以幫助用戶根據其要求存儲和檢索數據。
- 機器學習：機器學習和深度學習已成為數據科學家的首選技能。機器學習隨機森林，KNN，合奏方法等技術可以幫助數據科學家訓練和建模數據以適合特定格式。ML算法在處理自定義數據時可能會派上用場。
- 拿起數學和統計技能：如果數學和統計是數據科學的基本原理，那麼機器學習將緊隨其後。了解機器學習的基礎知識，因為它用於許多數據科學應用程序，例如創建預測和數據建模模式。機器學習的知識將使您能夠設計和使用算法進行數據建模。
- 學習編程：數據科學的眾多要求之一是編程，因此您需要闡明編碼技能。語言喜歡Python，，，，r，，，，SAS幫助數據科學家閱讀和分析數據集。由於其靈活性，Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言之一。對於查詢，您將從學習SQL中受益。
- 數據爆炸和報告：有抱負的數據科學家還應學習數據彈and和報告。盡管數據彈出有助於識別和丟棄冗餘數據，但報告可確保其添加到可讀和可操作的格式中。
數據科學家職位描述
我們正在尋找數據科學專家，以建模和分析大量數據並提出推論以支持我們的產品和服務團隊。理想的候選人將被要求與營銷，，，，銷售量和產品團隊以幫助業務決策。他/她應該有效地處理大量數據，並考慮到產品和流程優化的寶貴業務見解。他們應該擅長使用工具和平台進行數據挖掘，創建模擬和分析。具有機器學習技能的候選人將是首選。
數據科學家的責任
- 評估新數據分析工具並準備有關其有效性的報告
- 開發自定義數據模型和算法來分析產品特定數據
- 挖掘和分析數據，以優化和改善產品，營銷技術，業務策略等
- 與利益相關者合作以識別和利用數據優化機會
- 創建預測性建模以改善產品參與，收入產生和利益相關者的溝通
- 建立A/B測試框架並運行質量檢查測試
- 為性能和質量管理開發工具和流程
- 與利益相關者協調以實施新工具並監視結果
印度的數據科學家工資
根據LinkedIn的說法數據科學家的薪水為8,50,000盧比。中級數據科學家每年可賺取約10,00,000盧比，並獲得5到8年的經驗。具有1到2年經驗的早期數據科學家每年可獲得6,11,000盧比。
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數據科學家根據經驗水平的薪水
| 經驗水平 | 薪水 |
| 初學者（1 - 2年） | 6,11,000盧比 |
| 中期（5 - 8年） | 10,00,000盧比 |
| 專家（10 - 15年） | 20,00,000 PA |
數據科學家工作和薪水
| 職稱 | 薪水 |
| 數據科學家 | 8,00,000 PA |
| 數據科學工程師 | 9,76,133 PA |
| 數據分析師 | 6,02,784盧比 |
數據科學家薪金按公司規模
| 尺寸 | 薪水 |
| 微軟 | €1,500,000 PA |
| 埃森哲 | 10,55,500盧比 |
| 塔塔谘詢公司 | 5,94,050 PA |
數據科學家按位置薪金
| 地點 | 薪水 |
| 孟買 | 7,88,789盧比 |
| 欽奈 | 7,94,403盧比 |
| 班加羅爾 | 9,84,488盧比 |
| 海得拉巴 | 7,95,023盧比 |
| 浦那 | 7,25,146盧比 |
| 加爾各答 | 4,02,978盧比 |
數據科學家薪資是通過技能
| 技能 | 平均工資 |
| SQL | €494712 |
| 統計分析 | €491723 |
| 數據分析 | €441240 |
| Microsoft Excel | 389736盧比 |
| 微軟辦公軟件 | 356502 |
數據科學與數據分析師
數據科學家生活的一天
數據科學家生活中的典型日子就像其他任何專業人員一樣開始 - 檢查和回複電子郵件。然後，他/他與團隊的其他成員聯係，以快速更新手頭的所有主要任務。隨著企業今天的全球發展，團隊經常在地理邊界和時間表上運作。數據科學家與所有利益相關者建立聯係，以確保每個人的工作都同步。根據角色，數據科學家可能會將40％的時間用於研究和模擬數據。
他們花一天的時間開發和測試算法來簡化數據問題。根據算法，分析結果將保密或與利益相關者共享。他們30％的時間與其他團隊進行溝通並在各部門建立關係以尋求新項目。
這個過程不僅對於確定潛在的問題領域和改進的範圍至關重要，而且還為實行操作提供了全麵的看法。他們將其餘30％的時間用於執行數據分析和報告。在平均一天中，可以使用工具和技術（例如預測模型，預測模型和數據挖掘）的亞組和趨勢，並在給定數據集中找到它們。Tableau，，，，Python和r也是一些常用的工具和編程語言。
偉大的學習等課程beplay2018官网數據科學與工程，，，，為各種數據科學角色和挑戰準備候選人。它首先要熟悉候選人的基本編程和統計模型，並逐漸教會他們的域基礎知識。它還使他們能夠從事Capstone項目，以了解行業的見解和實踐。根據您夢想中的工作，您也可以專門研究數據科學和機器學習中的M.Tech。最後，在該領域取得成功所需的好奇心和對推動數據驅動結果的熱情。
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