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假設驅動：已經知道自己要什么 數據驅動：從數據中知道自己要的是什么查看全部
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#完整的數據分析流程 #1、定義研究問題，定義理想的數據集，確定能夠獲取什么數據，獲取數據，清洗數據 #2、探索性分析（數據可視化），統計分析/建模（機器學習） #3、解釋/交流結果（數據可視化），挑戰結果（有沒有其他可能），書寫報告（Reproducible原則）查看全部
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#數據科學家需要具備的知識和技能 #1、計算機技能 #2、數學和統計學知識 #3、業務能力 #職位分類：數據開發者，數據研究者，數據創造家，數據商業查看全部
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#數據科學家必須具備的只是和技能 #了解數據的特征 #數據可視化 #探索性數據分析 #制作和發布報告查看全部
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筆記。。查看全部
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具備的知識與技能查看全部
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一個完整的 Hypothesis Driven 的 數據分析流程。很受啟發。學習知識側重于中間部分，因為方法具有普適性。然而定義問題，確定局限，設定流程一直到最后的解釋/交流/傳播結果，就需要領導力，洞察力和創新力的。這些都不是可以輕松傳授和習得的。查看全部
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不同的職位對應不同的技能樹。找到自己的興趣所在，然后深入進去。查看全部
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數據科學家的分類，感覺還是籠統。如果不深入其中親手操刀幾個項目，無法真正理解其中內涵查看全部
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哇塞，總結的真好！一圖勝千言。鑰匙鏈接可以外掛于視頻，可以點擊就好了查看全部
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數據包含的內容, 和呈現數據關系的方式查看全部
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數據科學家查看全部
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在這里做筆記查看全部
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重要參數啊查看全部
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小結啊啊查看全部
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