数据科学家

本文为大家介绍了降维的概念及降维技术主成分分析（PCA）在特征工程中的应用。

数据可以理解为是收集到的任何信息，可以使用、进一步处理和分析以获得见解。

奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补…

近日，kaggle 在对 20,036 名 Kaggle 用户的反馈进行数据清洗后，发布其年度调查报告《机器学习与数据科学 2020》，向我们展示了当前数据科学家的群体画像。

如何系统地学习数据挖掘？

为了提高效率，数据科学家必须被他们的团队，他们的产品的用户和他们影响的决策者信任。

数据与特征相关被认为是数据预处理中特征选择阶段的一个重要步骤，尤其是当特征的数据类型是连续的。那么，什么是数据相关性呢？

你是否对学习数据科学感兴趣，但不知道从哪里开始？如果是，那你来对地方了。

现在有很多数据科学家跨行业跨公司的横向薪水调查，但是很少有分析展示出数据科学家的职业发展中，薪水随时间的变化。

事实上，在互联网领域，仍存争议的严谨话题所剩无几(因为有谷歌和维基百科)。

今天，和大家推荐6个优秀的开源的数据科学项目，对计算机视觉专家的需求每年都在稳步增长，作为一名数据科学专业人士，有很多事情要做，有很多东西要学。希望这6个开源项目对你有所帮助。

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。

数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计，比任何统计学家都更擅长软件工程的人”。

数据科学就业市场正在迅速变化。能够建立机器学习模型曾经是只有少数杰出科学家才具备的一项精英技能。