雇用数据科学家的成本在不同的SMB和企业应用程序(例如, data collection, 数据仓库管理, 预见性维护, fraud detection, 客户细分项目都有不同的成本). 此外,数据科学家的薪水因地区而异. 例如,在美国,Glassdoor报告称 average total pay 截至2023年5月19日,数据科学家的年薪为126,845美元.
Data wrangling – The ability to transform raw data into a usable form; data scientists use this skill to clean and organize data during the 提取、转换和加载 (ETL) process.
Data visualization – The visual presentation of data insights used to communicate key findings and verify results; data scientists should understand how to visualize and interpret data specific to your problem to ensure relevancy and avoid harm.
Machine learning – The ability to train models on past data to perform on unseen data; at a minimum, 数据科学家应该了解简单的机器学习模型.
Cloud computing – A key component of modern data-driven businesses; data scientists should be prepared to use cloud tools alongside models in cases requiring training, 强大的计算能力, 或者生产部署.
技术栈和可用资源, 包括项目的软件语言和框架, 需要云提供商, and database type.
数据科学家处理问题的灵活性, 他们可以使用哪些模型, and what the data processing pipeline might look like; good candidates will be able to suggest different approaches tailored to your problem.
SQL是处理关系数据库时用于查询的标准语言. 它可以进行简单的查询(例如.g., 获取21岁以上的所有用户,以及汇总或计算统计值和其他计数的复杂查询. For example, 一个更复杂的查询可能会识别所有16岁以上的用户, 按他们的工作分类, 并返回排序后的计数, 平均信用评分, and average salary.
数据整理使数据集更容易分析和解释. 当起始数据没有很好地组织或缺乏标准结构时,这是必要的步骤. 它通常以标准方式格式化值,例如输入所有日期和时间 ISO 8601 format 或者用前缀组织所有的电话号码. 数据争用还可以帮助数据验证:例如, 它可以处理一个人的年龄为734岁或负值的情况.
的好处是什么 数据科学中的云计算?
简而言之,云计算降低了机器学习的成本. 机器学习模型在训练阶段通常是资源密集型的. 虽然他们可以使用任何机器.g., 笔记本电脑)用于测试, 一旦模型被验证并准备好进行真正的训练, 它们需要更多的计算时间和能量, in many cases, specific hardware, 哪个买起来特别贵. 云计算允许数据科学家租用硬件(并从云端执行计算)。, 这使得训练一个模型更容易负担得起.
我们已经涵盖了适用于许多项目的基本数据科学问题,这些问题作为起点,并展示了应聘者的答案中所期望的详细程度. However, 每个数据科学家都应该熟练掌握各种编程语言和统计概念. 您应该根据您的要求从以下指南中挑选额外的问题: