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雷达卡
每天，人类和机器都在成功地投资以贡献2.5兆字节的数据，这一数字是如此之大，以至于自2016年以来，互联网上已积累了90％的数据。2010年，它的容量为200qn字节，在2008年增长到410000qn 2020年2月。（1qn字节在短规模上是10 ^ 18字节，在长格式上是一亿亿字节）。这来自全球各地。它可能是来自朋友的Facebook消息，也可能是另一个星系中的流星的发现。所有这些信息都是由杂乱无章的数据组成的，这些数据对人为分析或任何自动机器的分析提出了巨大挑战。一个好的数据专家可以挖掘金矿，前提是他可以理解这些数据，从而导致数据科学的发展以及大数据，分析技术的使用，机器学习，人工智能等领域。
根据Gartner的“ 魔力象限报告 ”，数据科学和机器学习是可以重塑未来的两种新兴技术。众所周知，数据科学融合了各种工具，算法和机器学习原理，可以从原始数据和非结构化数据中发现隐藏的模式和有意义的见解。经验丰富的数据科学家拥有一些保存完好的秘密，这使他们成为该领域的专家。
统计数据：使用一些混乱的数据结构，处理现实世界中的复杂问题非常具有挑战性。用户的主要重点是将随机噪声与数据源分离开来并使线程可行。通过对数据进行数学计算，统计数据有助于从数据中获取有意义的见解。
可视化：没有人说1和0。为了使任何业务解决方案都具有更高的透明度，必须将数据从二进制文件转移到视觉上可接受的形式。在提出解决方案之前，开发人员需要更好地了解问题。在这里，可视化表示将数据转换为简单形式。
领域知识：即使是医疗保健或火箭科学，技术也是唯一一个数据科学家彼此不同的领域。数据科学家的主要优势在于，他们可以在练习的几周内适应任何语言或技术。一旦数据科学家获得了这些知识，他们将能够根据该领域的环境和经验为任何问题定义精确的解决方案。
数据挖掘：这是有关如何从分布式数据集中提取信息的全部内容。此过程涉及查询数据，寻找发呆状态并从现有数据集中查找关键信息。这需要大量的计算和创造能力。该过程用于转换，清理，数据集成和模式分析。
数据库和数据处理：这包括清理，存储和处理数据，以从中挖掘出可行的见解。从多个来源收集的信息需要按照用户需要的方式进行转换并加载到系统中。
沟通：对于数据科学家而言，知道所有问题的答案以及为什么问题是该过程的初始步骤。交流您的发现并将解决方案提供给听众是最后一步。对于此过程，60％的数据将来自记录。要获得40％的余额，您需要挖洞，与多个部门沟通或与董事和看门人坐在一起。一个成功的数据科学家也是一个很好的倾听者。
演示 -以吸引观众的有用方式展示数据。作为数据科学家，您被视为洞察力与人之间的看门人。即使您可以编写数百万的代码来创建解决方案，但引人注目的演示文稿仍可以完成工作。如果您无法将输出呈现给关键决策者，那么整个该死的工作都是垃圾。
现实生活中的实践：俗话说，实践使您变得完美。实现现实生活经验的最佳，简便方法是管理或构建小型项目。您可以从互联网上获取样本数据，也可以从任何已知的商店或零售商那里收集样本数据。识别一些开源项目并为其工作做出贡献，清理一些时髦的数据库，并通过探索或做出预测从中获得见解。
编程 -与机器对话越好，它给您所需的结果。了解机器如何表现出您的技术技能。数据科学家通常更喜欢使用一些常用的编程语言进行编码，例如Python，R，Java，Julia，Scala和SQL。大多数数据科学家似乎首选Python，因为与其他Python相比，Python的生成速度更快。
创造力 -使您的好奇心产生新的想法，并引导您的大脑找到那些令人难以置信的见解。如果您想成长为一名出色的数据科学家，则必须在每个步骤中发现创新的解决方案。听一说，不是牛顿发现了重力，而是他内心的好奇心。
探索并了解这些基本秘密，并为解决难题而疯狂。
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