1. 什么是大數據?科學家”?

　　數據科學家成為了一個跨學科職位。我將數據科學家定義為: 能夠獨立處理數據，進行復雜建模，從中攫取商業價值，并擁有良好溝通匯報能力的人。

　　關于數據科學家這個崗位怎么來的，說法不一。我自己的理解是隨著機器學習和更多預測模型的發展，數據分析變得”大有可為”。為了區分擁有建模能力的高端人才和普通商業分析師/數據分析師(data analyst)，數據科學家這個職位自然就產生了。通過這個新崗位，行業可以與時俱進的吸收高端人才。在機器學習沒有大行其道，也沒有大數據支撐之前，這個崗位更貼近統計科學家(statistician)，和研究科學家(research scientist)也有一點點相似。

　　2. 大數據分析日常工作內容包括什么?

　　我最近在和朋友閑聊時，驚訝的發現大家的工作內容都很相似。主要包括：

　　2.1. 數據分析和建模

　　此處的工作特指根據客戶需求，從數據中攫取商業價值，而這個過程中一般都會涉及統計模型(statistical learning)和機器學習模型(machine learning)。如果在數據沒有處理的情況下，我們的工作偶爾也涉及清理數據。有時候我們反而希望數據是未經過處理的，因為很多重要信息都在被處理中遺失了。

　　2.2. 與團隊其他成員的溝通

　　與純粹的機器科學工程師不同，數據科學家的重要工作內容是交流溝通。如果無法了解清楚客戶的需求是什么，可能白忙活一場。如果無法了解數據工程師在采集數據時的手段，我們使用的原始數據可能有統計學偏見。如果不能講清楚如何才能有效的評估模型，負責在云端運行模型的工程師可能給出錯誤的答案。因此，數據科學家除了建模必須親手來做以外，其他的環節可以“外包”給別人。在數據量特別大的時候，這個需求變得更為明顯。

　　2.3. 開會/匯報/寫報告

　　良好的溝通能力不僅僅是指和團隊成員的溝通，向老板和客戶的匯報也很考察數據科學家的能力。作為一個數據科學家，直擊重點而不炫技。盡量簡明扼要，不要過分介紹模型的內部構造，重心是得到的結論。

　　實事求是不夸大模型能力。很多機器學習模型其實都已經不同程度過擬合，不刻意避開交叉驗證而選擇“看似表現良好的”過擬合模型。

　　從人事部門收集數據，清楚的告訴他們我需要的數據時間跨度，變量。并和法務部門一起將數據中的隱私部分去除。進行數據預處理，建模并評估。

　　3. 對于數據科學家的一些感悟

　　數據科學家是個聽起來非常“性感的”的崗位，別忘了我們小時候的夢想都是成為一個科學家。但拋開這些虛的東西，我們必須認清這個崗位的核心就是將很多技能封裝到一個人身上。而我們工作的正常開展少不了其他同事的支持和幫助，所以千萬不要看不起別人的工作內容。沒有數據工程師進行數據采集，沒有分析師幫我們美化圖表和提出質疑，我們無法得到最好的結果。

　　大數據分析項目一直都是眾人拾柴火焰高，沒有人可以當超人。所以在得到這樣“高薪性感”的職位后，我們更應該把心裝回肚子里，腳踏實地。

　　4. 如何成為一個合格的數據科學家?

　　假設你已經有了基本的從業資格：即有相關領域的學位，掌握了數據分析和建模的基礎能力，也懂得至少一門的分析語言(R或Python)和基本的數據庫知識。
        以上就是大數據培訓老師為大家講解的“大數據培訓機構是做什么的 大數據分析內容包括什么？”希望能對大家有幫助，更多大數據知識請關注我們或登錄奇酷官網在線咨詢。