数据分析师

一个没有数据工程经验的人成了一家初创公司的第一位数据工程师，这是一项艰巨的挑战，但回报也是很可观的。

如今，当组织需要从数据中获得一些见解时，他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和数据分析师的角色有何不同，以及为什么希望聘用数据分析师。

要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

数据分析师最怕什么？数据错误！。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。

作为一个想成为数据科学家的人，如何学好概率统计？

数据分析师们往往分为业务和技术两大类，你属于哪一类？

而这，得益于一项新的AutoML组件：VDS 迄今为止最快的交互式AutoML工具——VDS VDS首先出现在ACM SIGMOD会议上发表的一篇论文中，利用的是现在比较火的人工智能技术——自动机器学习(AutoML)，它可以让没有数据科学知识的人根据他们的数据集训练AI模型进行预测。 例如，医生可以使用该系统来帮助预测哪些患者更容易患某些疾病，而企业主也可…

数据分析师的算法推荐，是否会陷入“真实的谎言”？

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

2020年有很多数据和分析趋势需要准备。随着时间的推移，重要的是要注意新的一年中要探索的新趋势。

通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。

如果你从一名数据工程师被提拔为团队的Leader，即从一个码农变成了一个管理者，你觉得自己需要做出什么改变？你需要什么样的自我修养？

商品在展示时给消费者的预期，和消费者拿到商品后的实际感受，如果差距太大，对消费者体验伤害很大，对商家也是弊大于利。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

数据科学家。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。