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假设驱动：已经知道自己要什么 数据驱动：从数据中知道自己要的是什么查看全部
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#完整的数据分析流程 #1、定义研究问题，定义理想的数据集，确定能够获取什么数据，获取数据，清洗数据 #2、探索性分析（数据可视化），统计分析/建模（机器学习） #3、解释/交流结果（数据可视化），挑战结果（有没有其他可能），书写报告（Reproducible原则）查看全部
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#数据科学家需要具备的知识和技能 #1、计算机技能 #2、数学和统计学知识 #3、业务能力 #职位分类：数据开发者，数据研究者，数据创造家，数据商业查看全部
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#数据科学家必须具备的只是和技能 #了解数据的特征 #数据可视化 #探索性数据分析 #制作和发布报告查看全部
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笔记。。查看全部
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具备的知识与技能查看全部
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一个完整的 Hypothesis Driven 的 数据分析流程。很受启发。学习知识侧重于中间部分，因为方法具有普适性。然而定义问题，确定局限，设定流程一直到最后的解释/交流/传播结果，就需要领导力，洞察力和创新力的。这些都不是可以轻松传授和习得的。查看全部
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不同的职位对应不同的技能树。找到自己的兴趣所在，然后深入进去。查看全部
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数据科学家的分类，感觉还是笼统。如果不深入其中亲手操刀几个项目，无法真正理解其中内涵查看全部
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哇塞，总结的真好！一图胜千言。钥匙链接可以外挂于视频，可以点击就好了查看全部
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数据包含的内容, 和呈现数据关系的方式查看全部
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数据科学家查看全部
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在这里做笔记查看全部
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重要参数啊查看全部
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小结啊啊查看全部
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