跨职能协作：数据科学家与处理数据基础设施和技术的 IT 专业人员以及需要数据洞察来指导其战略决策的高管合作。 定义最佳实践：在收集和分析数据时，建立标准和最佳实践至关重要，因此，数据科学家的工作职责之一就是根据需要不断维护和更新这些规则，以确保数据的完整性和质量。 数据分析师与数据科学家 虽然他们的角色看似相似，但数据科学家和数据分析师在其组织内各自有着不同的职责和职能。 数据分析师专注于解释现有数据以提供描述性见解、报告过去趋势以及让决策者可以访问数据。他们经常使用 Excel 和 SQL 等工具来生成报告。他们的工作通常支持数据科学家的工作。 相比之下，数据科学家拥有更广泛的技能，
将数据分析与高级统计和机器
学习相结合。他们深 加拿大数据 入挖掘数据，开发预测模型，寻找模式，并创建算法来推动未来战略。数据科学家使用Python 和 R等编程语言处理复杂的非结构化数据。 数据科学家通常被认为比分析师更资深，尽管他们通常以统计学家或分析师的身份开始职业生涯。可以这样想：数据分析师描述过去，而数据科学家则利用数据预测和塑造未来。 数据科学家所需的经验 除了成为数据科学家所需的技能外，许多雇主还希望应聘者拥有特定类型的专业经验。没有人一开始就是数据科学家，但正确的经验表明，有人会成功胜任这一职位。 雇主可能会在数据科学家候选人中寻找以下特征： 精通数据科学生命周期的所有阶段，从数据收集和发现到清理、
建模、验证和提供可操作
的见解 了解常见的数 加拿大电话号码列表 据仓分析并清晰地呈现调查结果 具有使用 Tableau和 Power BI等数据可视化工具的经验 熟悉统计问题解决技术 精通流行的机器学习框架和技术 精通定性和定量分析方法 创新记录，特别是在寻找应用机器学习和数据挖掘工具来改进业务流程的新方法方面 具有数据处理和存储的公共云平台和服务经验 熟悉各种数据源，包括数据库、大数据平台、公共或私有 API 以及 JSON、YAML 和 XML 等标准数据格式 重要的是要记住，职位描述通常涵盖了某个特定角色可能需要做的所有事情—
