【分享】数据科学工作者的工作日常

湾区某大公司工作一年了,经常有想找数据工作的学弟学妹问我平时工作都做些啥,这里就给大家分享下吧~

有人吐槽说数据科学家就是“调包侠”,平时用excel+ppt+调包就可以应付大部分工作了。但以我个人的工作经历结合湾区大部分科技公司实情来看,这样的论断其实是有失公允的。
不同的公司的体量和岗位设置都不一样,即使title都是数据科学家,工作内容也不尽相同。但普遍来讲,我所经历的完整的数据科学流程大概如下:
1. 提出问题,理解问题
提出问题的一般是上级,理解问题的当然就是数据科学家了。这个时候,数据科学家需要把一个模糊的商业问题转化为具象的数据问题,并不断与上级、同事进行沟通交流来对问题的定义进行优化。
2. 数据收集与处理
理解清楚问题之后,需要决定哪些数据对解决问题有帮助,并进行数据收集与处理。missing data怎么处理?outlier怎么处理?如何降噪?......都是这个阶段需要解决的事情。
3. 数据挖掘与建模
数据挖掘与数据建模通常是数据科学流程中最hardcore的一环。如何才能找到数据中隐含的信息,选取什么样统计学、机器学习或深度学习的模型进行预测,需要对模型进行怎样的参数调整,最终能从模型输出怎样的结果,这些都是对数据科学家核心技能的考验.
4. 成果汇报
结果成型了,现在要做的就是将成果传达给领导和其他部门的同事。如何把数据化的结果用能让非专业人士也能理解的语言/图表表达出来,是对数据科学家交流能力的考验。

大家有任何数据求职相关的问题可以po出来一起讨论,也希望有工作经验的大佬们能来分享自己的体会,谢谢大家。


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