理发现操作以及数据整理或修改

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具备基本的  开发技能者优先（ 和 v） 统计工具也可能会派上用场，例如  区分数据分析师数据科学家和数据工程师很重要。数据分析师和科学家使用机器学习来利用数据进行预测，数据工程师构建用于数据分析和解释的系统。 在这三者中，数据分析可以说是技术含量最低的，但它是目前最受欢迎的入门级编程工作之一。 数据分析是一个很好的入门级职位，可以从该职位晋升到机器学习工程师和数据工程师等更多技术职位。 . 入门级数据科学家 初级数据科学家与高级数据科学家一起进行高级分析。统计建模和机器学习用于高级分析，以根据数据提出建议。 然后，您将向各个利益相关者传达您的发现。 您还可以构建数据科学模型和功能来改进现有产品，例如，提供客户推荐的。

模型（类似于您在亚马逊上看到的“经常一起购买”的模型）。 该角色还包括数据分析师所做的任务，例如数据修改数据可视化以及从头到尾记录流程。 以下是作为数据科学家所需的一些技能： 统计知识 机器学习算法 了解关系数据库（基于  的数据库，如  v或）和数据仓库系统（如v） 很好地掌握  和  等编程语言  或  命令行的工作知识 理解提取转换加载 (  ) 和提 银行用户号码数据 取加载转换（也称为 ）数据转换过程 和等数据和商业智能工具 等数据科学协作工具 数据科学家和数据分析师经常一起工作，准备用于模型的数据并更好地理解数据。 数学物理或工程学位是一个额外的优势，因为数据科学家的角色往往更具学术性。这是我们如何成为数据科学家的完整指南。 由于许多公司还不熟悉处理大型数据集，因此数据科学家的。



需求肯定很高。然而，随着时间的推移，转向数据工程可能是一个很好的举措。 . 初级数据工程师 作为初级数据工程师，就像数据分析师一样，工作的关键将涉及数据提取整理准备和清理。然而，在这个入门级编程工作中，您需要采取额外的步骤并自动化这些过程。 您也是构建数据科学家使用的系统的人。 如果您想进一步理清这两者，请查看我们关于 数据科学家与数据工程师之间差异的指南。 此外，您还将负责以下事项： 创建管理和维护数据管道 建议如何解决数据质量问题 创建和管理数据平台 您还将与数据科学家合作，帮助他们创建业务分析功能或有助于解决机器学习问题的功能。 作为一名初级数据工程师，您需要具备的技能包括： 对核心计算机科学概念的深入理解 数据库（管理表进行联接和数据聚。