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一、2024微乐麻将插件安装有哪些方式
1 、脚本开挂：脚本开挂是指在游戏中使用一些脚本程序 ，以获得游戏中的辅助功能
，如自动完成任务
、自动增加经验值、自动增加金币等，从而达到游戏加速的目的
。
2 、硬件开挂：硬件开挂是指使用游戏外的设备 ，如键盘
、鼠标、游戏手柄等，通过技术手段
，使游戏中的操作更加便捷，从而达到快速完成任务的目的。
3 、程序开挂：程序开挂是指使用一些程序代码 ，以改变游戏的运行结果
，如修改游戏数据
、自动完成任务等，从而达到游戏加速的目的 。

二、2024微乐麻将插件安装的技术支持
1 、脚本开挂：使用脚本开挂 ，需要游戏玩家了解游戏的规则
，熟悉游戏中的操作流程，并需要有一定的编程基础 ，以便能够编写出能够自动完成任务的脚本程序
。
2、硬件开挂：使用硬件开挂
，需要游戏玩家有一定的硬件知识，并能够熟练操作各种游戏外设 ，以便能够正确安装和使用游戏外设
，从而达到快速完成任务的目的。
3
、程序开挂：使用程序开挂，需要游戏玩家有一定的编程知识 ，并能够熟练操作各种编程语言，以便能够编写出能够改变游戏运行结果的程序代码
，从而达到游戏加速的目的 。

三、2024微乐麻将插件安装的安全性
1 、脚本开挂：虽然脚本开挂可以达到游戏加速的目的，但是由于游戏开发商会不断更新游戏 ，以防止脚本开挂
，因此脚本开挂的安全性不高
。
2
、硬件开挂：使用硬件开挂，可以达到快速完成任务的目的 ，但是由于游戏开发商会不断更新游戏
，以防止硬件开挂，因此硬件开挂的安全性也不高。
3、程序开挂：使用程序开挂 ，可以改变游戏的运行结果
，但是由于游戏开发商会不断更新游戏，以防止程序开挂 ，因此程序开挂的安全性也不高 。

四 、2024微乐麻将插件安装的注意事项
1
、添加客服微信【】安装软件.
2、使用开挂游戏账号
，因此一定要注意自己的游戏行为，避免被发现。
3 、尽量不要使用第三方软件 ，通过微信【】安装正版开挂软件 ，因为这些软件第三方可能代码
，会给游戏带来安全隐患
。

网上科普有关“如何成为一名大数据工程师 ”话题很是火热，小编也是针对如何成为一名大数据工程师寻找了一些与之相关的一些信息进行分析 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题
，希望能够帮助到您。

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业 ，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策 。

这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist）
，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人
。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信
、零售、金融 、制造
、物流、医疗 、教育等行业里开始创造价值。

不过在国内 ，大数据的应用才刚刚萌芽
，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节 。更多公司会根据自己已有的资源和短板 ，招聘能和现有团队互补的人才
。
”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。

数据工程师是做什么的？于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识
、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才 。正因为如此
，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师 、大数据专家
、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title ，我们将其统称为“大数据工程师”
。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架
，包括要有计算机编码能力 、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解 ，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助 。

虽然对于一些大公司来说
，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调 ，学历并不是最主要的因素
，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作
。

除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力 ，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的
，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的 ，如何快速找到每个业务最核心的需求 。 ”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目
，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动 ，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况
。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向
，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍（Nicole Yan）的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域 ，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究
，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家 。
”颜莉萍（Nicole Yan）说
。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说 ，大数据工程师就是一群“玩数据”的人
，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力 。大数据和传统数据的最大区别在于 ，它是在线的
、实时的
，规模海量且形式不规整，无章法可循 ，因此“会玩 ”这些数据的人就很重要
。

沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山
，那么大数据工程师的工作就是，“第一步 ，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步
，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼 。最后是应用 ，把数据可视化等
。
”

因此分析历史、预测未来 、优化选择
，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策 。

1.找出过去事件的特征

大数据工程师一个很重要的工作 ，就是通过分析数据来找出过去事件的特征
。比如
，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大
、不规整的数据信息进行梳理 ，总结出可供查询的特征
，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发 、社交网络等。

找出过去事件的特征 ，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者 。通过分析用户以往的行为轨迹
，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人
、他的年纪、兴趣爱好 ，是不是互联网付费用户 、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情
。 ”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面
，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游 ，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式
，比如微信的**票业务 。

2.预测未来可能发生的事情

通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势
。在阿里妈妈的营销平台上 ，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热
，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇 ，背心
、游泳衣等都可能会受其影响 。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系
，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存
。”薛贵荣说。

在百度 ，沈志勇支持“百度预测
”部分产品的模型研发
，试图用大数据为更广泛的人群服务 。已经上线的包括世界杯预测、高考预测 、景点预测等
。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测 ，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通
、拥挤
，还是一般拥挤？

3.找出最优化的结果

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

以腾讯来说 ，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test）
，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择 。在过去，决策者只能依据经验进行判断 ，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如
，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面 ，另一半使用B界面
，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择
。

作为电商的阿里巴巴 ，则希望通过大数据锁定精准的人群
，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户 ，这些人对产品更感兴趣 。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇
，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高
。

需要具备的能力

1.数学及统计学相关的背景

就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说 ，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为
，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字 ，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来
，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果 ，并且那样的结果还容易误导你 。“只有具备一定的理论知识
，才能理解模型 、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题
。 ”沈志勇说。

2.计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素 。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程 ，你必须亲自动手才能发现金子的价值
。
”郑立峰说。

举例来说
，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字
、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘 。即使在某些团队中 ，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式
。

3.对特定应用领域或行业的知识

在颜莉萍（Nicole Yan）看来
，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场 ，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以
，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助 ，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项 。

“他不能只是懂得数据
，还要有商业头脑，不论对零售 、医药
、游戏还是旅游等行业 ，能就其中某些领域有一定的理解
，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方 ，“过去我们说一些奢侈品店员势利
，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的 ，我们认为他们是这个行业的专家
。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时
，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据 ，这些都是基于对该领域的了解。 ”

职业发展1.如何成为大数据工程师

由于目前大数据人才匮乏
，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历 ，同时最好还有大规模数据处理经验 。因此很多企业会通过内部挖掘。

2014年8月
，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来 ，去除敏感问题后
，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛
。“通过这个方式来激励内部员工 ，同时也发现外部人才
，让各行业的大数据工程师涌现出来。
”

颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘 、编程工作的人 ，包括传统的量化分析师
、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者
，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位 ，而各个领域的达人只要学会运用数据
，也可以成为大数据工程师 。

2.薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级
。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察 ，国内IT、通讯 、行业招聘中
，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示 ，“大数据时代的到来很突然
，在国内发展势头激进，而人才却非常有限 ，现在完全是供不应求的状况 。 ”在美国
，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解 ，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%
，且颇受企业重视
。

3.职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式 ，大致分为数据分析师、资深研究员
、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队
，而在小公司则需要身兼数职 。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官
。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。
”颜莉萍（Nicole Yan）说 。另一方面 ，大数据工程师对商业和产品的理解
，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部 ，乃至上升为公司的高级管理层
。

成为数据科学家有哪些要求?

作者 | 彭鸿涛 张宗耀 聂磊

来源 | 大数据DT

一、数据科学家的工作模式与组织结构

数据科学家需要与业务专家一起工作才能发挥最大价值。实际工作中两种角色如何配合
，取决于是采用业务驱动的模式还是数据驱动的模式 。

1. 数据驱动还是业务驱动

业务驱动的特点是业务人员主导数据分析需求的提出 、结果的应用，在业务中应用数据洞察；而数据驱动的特点是更看重主动应用数据分析手段 ，从数据洞察发起业务
、改善业务
，当然在业务执行时也需要广泛应用数据洞察。在较新的业务领域采用数据驱动比较适合，已有复杂业务则采用业务驱动较好
。

然而从自身能力的发展、数据驱动逐渐成为主要的工作模式的情况来看 ，数据科学家需要思考如何将数据驱动的模式做得更好，并且愿意承担更多责任。所以
，除了算法 、用法等基本技能，还需要考虑如何改善业务 。

下图所示的职责占比只是示意 ，其实最核心的是由哪种角色来主导
，在工作中也未见得业务专家不能主导数据驱动的模式
。从业务结果的角度来看，所谓业务驱动和数据驱动只是到达一个既定目标时不同的工作方式而已。在实际的业务中也不会分工非常明确 ，即不会限定业务人员只能做什么或数据科学家只能做什么
，只有相互无缝协作才是最佳的工作模式 。

▲业务专家与数据科学家的两种配合方式

2. 数据科学家团队的组织结构

数据科学家团队的组织结构关系到数据应用的效率
、管理的效率、个人的发展等诸多方面，企业在设置这个组织结构时需要认真考虑
。每个企业的实际情况不同 ，可以采用不同的方法。数据科学家的组织结构一般分两种
，即分散式结构和集中式结构 。

分散式结构是数据科学家属于确定的业务部门，这样的组织结构的好处是其可以紧密地与业务人员合作 ，将业务问题转换为高效的数据分析任务
。

但是其也有不足
，一方面数据分析的知识积累是在个人身上，而不是在团队 ，另外一方面就是因为角色的限制使得业务部门内的数据科学家没有上升空间。业务部门内的数据科学家若要在职业道路上继续前进，要么离开
，要么担任其他角色 。一旦发生数据科学家的人事变化，这对团队稳定 、知识积累等都是不利的
。

集中式的数据科学家组织结构就是跨业务条线而成立独立的专门做数据分析的结构。这样的组织结构的好处就是团队相对稳定 ，给成员提供了不断成长的空间
，也避免了知识积累的流失 。

但是其也有不足，由于数据科学家脱离业务部门而独立存在 ，导致团队成员对业务的理解不够深入
，模型的产出可能效率低下。业务部门也可能只将其看作支持部门，而不会在实际业务中有太多引入
。

企业在构架数据科学家组织架构时 ，也可采用混合的结构。即使是集中式的组织结构
，其汇报的层级也可能不同 。没有所谓明确的业界标准的说法，因地制宜的做法才是最实际的
。

二
、数据科学家的工作方法要点

数据科学家的核心任务之一是通过数据分析手段将数据洞察应用在实际业务中 ，并能产生有效的结果。数据科学家在实际工作中需要注意以下要点
，以确保上述目标的达成 。

1. 开始工作以前确保具备成功要件

在开始一件工作前，最好先明确一下业务场景、数据可获得性 、数据质量等重要信息
。在很多情况下 ，会出现因数据不支持无法进行细致分析
、模型结果很好但是落地应用时没有对应的资源支持、数据分析只是探索没有对应的使用场景等问题。这些因素会严重影响数据分析的价值 。

笔者作为顾问给多个客户实施数据分析项目时，就遇到过上述的问题
。从客户的角度来讲
，其关心的是业务问题的解决，并不会过多细致地考虑实施过程的细节。只有努力地尝试去做 ，才能发现有些问题会严重阻碍数据分析的进行
，这也会影响数据分析的最终效果 。

2. 同时输出两种价值

假设要通过数据分析手段改善某业务问题，如构建预测模型筛选高价值 、高响应率的客户 ，即使是在目标非常明确的情况下
，数据科学家也要在做的过程中保证两种输出结果
。

（1）重要发现

数据分析过程中势必要进行数据提取、数据处理
、数据探查等一系列基础工作。在这些基础工作的过程中，往往会隐藏着有巨大业务价值的信息 。比如 ，笔者的团队在给某金融机构构建高端客户的相关模型时发现一些信息
，如“大部分客户只持有一类理财产品且在半年内没有交易活动”，这些信息对于后期的营销策略制定至关重要。

所以 ，数据科学家在实际工作中需保持“业务敏感性 ”
，对于数据背后的业务故事保持好奇心，同时将一些重要的数据发现协同模型结果一并输出 ，这可以大大提高分析主题的价值
。

（2）模型结果

给定分析主题，目标模型结果就可以基本确定
，如寻找高价值客户就是模型输出一个名单，风险预警就是给出风险评分以及原因。这是模型输出的最基本形式 。

在实际的模型实施应用中 ，业务人员会经常以挑剔的眼光来看待模型
，并且基于模型结果总是有不同的疑惑需要数据科学家来解答
。典型的疑惑如“聚类分析模型确实将客户分了几个类别，但是我还是不知道该如何营销这些客户
”“社交网络分析模型给出了潜在的高价值客户名单 ，但这些信息不足以让营销人员开展营销”。

出现这种情况时
，一种简单的做法就是和业务人员深入讨论，梳理出他们的关注点 ，然后将对应的指标从数据库中提取出来
，作为模型输入的补充一并交给业务人员 。

从本质上来讲，出现业务人员疑惑的原因是“业务人员期待模型输出决策而不是名单 ”以及团队缺乏将模型输出转换为营销决策的能力
。数据科学家也需要具备将模型结果转换为业务决策的能力。

3. 充满想象力地开展工作

算法能做到什么是数学范畴的知识 ，数据科学家的核心工作就是将业务需求转换为一系列的数据分析实践过程 。若将各个算法看作一个个组件
，那么用一个算法来解决问题还是用多个算法的组合来解决问题，需要数据科学家的想象力和不断尝试
。

笔者的团队曾给某客户构建模型时 ，其需求是“根据客户持有产品的现状推荐产品，达到交叉销售的目的”。这是一个非常不具体的需求
，能做的范围很大，能用的算法工具也很多 。

最后我们采用的是构建“客户聚类与产品聚类的交叉分布以及迁移矩阵 ，并据此来展开不同目的营销
”
，若向上销售则可推荐同类产品，交叉销售则可推荐不同类的产品
。这种做法之前没有实施过 ，但是结果证明其非常有效
，仅在一次营销应用中就带来数十亿的营业额。

4. 按照敏捷的方式来构建模型

数据挖掘过程也可以看作一个项目过程，从项目管理的角度当然可以按照敏捷的方式来进行 。数据科学家需要积极主动地汇报分析思路、预期结果 、进度等重要信息。时刻与业务人员以及管理人员保持沟通 ，对需求变化保持开放
，将对模型的实际应用会有巨大的帮助
。

一般情况下，让一个对数据和业务都不了解的人来构建模型 ，往往需要数月的时间；但让一个熟悉数据
、业务、算法工具的人来建模
，则可能只需几天就可以完成。不论哪种程度的人员来建模，都可以按照敏捷的方式来管理建模过程 。

笔者与建模方法论CRISP-DM的提出者之一Julian Clinton一起工作过4年时间 ，在长期的项目实践中我们一直坚持该方法论所倡导的核心要点：紧贴业务 、不断探索
、以结果为导向、模型在应用后仍需不断调优等
。事实证明，这些原则非常有效。CRISP-DM方法论的实施与实施过程中按照敏捷的方式来管理是相辅相成 、相得益彰的 。

5. 以业务的成果来衡量自己的工作

模型的效果到底如何？数据科学家不应该基于测试集上优异的模型性能指标而洋洋自得
，这没有任何意义，顶多代表建模的技巧高超
。

模型最终带来的收益是由模型输出
、匹配模型输出的业务决策、业务决策实施过程中的资源配置 、应用场景的价值大小等综合因素共同决定的。缺少任何一环都会使得模型的价值直线下降 。

数据科学家需要积极主动地推进这些环节的相关工作 ，积极收集模型部署后的监测数据
，在“建模—业务决策匹配—业务决策实施—效果监控—模型或决策改进—再部署—再监测”的闭环中积极发挥作用
。最终得出的业务结果数据，才是数据科学家真正成就感的源泉。

随着数据科学家的崛起哪些人的地位发生动摇

1
、复习你的数学和统计技能

一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容 ，做到这一点
，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解 。在某些特定场合可能需要高等数学 ，但这是一个好的开始场合
。

2、了解机器学习的概念

机器学习是下一个新兴词
，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程 。

3 、学习代码

数据科学家必须知道如何调整代码 ，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如Python那里开始吧
。

4、了解数据库
、数据池及分布式存储

数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问 、使用
、并分析这些数据 。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划
，那后续对你的影响将十分深远
。

5、学习数据修改和数据清洗技术

数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和?坏?数据 。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具
。

6 、了解良好的数据可视化和报告的基本知识

你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告 ，便于外行的人比如你的经理或CEO可以理解。

随着数据科学家的崛起， （C）的地位将发生动摇 。 A
、国家*** B、大型企业 C 、行业专家和技术专家 D
、职业经理人 “数据科学家 ”在2009年由Natahn Yau首次提出
，其概念是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师
。数据科学家集技术专家与数量分析师的角色于一身，与传统数量分析师相比：后者通常利用企业的内部数据进行分析 ，以支持领导层的决策;而前者更多的是通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程
，为客户提供有意义的增值服务。[1] 面向客户的性质决定了大部分数据科学家担任公司产品开发或营销部门的职位，或是效力于首席技术官 。那么数据科学家需要具备哪些核心能力呢?科技记者Derrick Harris在其文章中介绍了数据科学家应具备的一些技能
。 他表示 ，在你询问别人什么是数据科学家
，或者数据科学家是做什么的时候，很容易发现：“数据科学家
”其实是从“大数据”引发的术语混乱中形成的。数据科学的核心能力被定义为：SQL 、统计
、预测建模和编程、Python等 ，这些听起来很合理 。但是很快就有更多名词添加到其中：Hadoop/MapReduce 、机器学习、可视化
，甚至还有传统的数学
、物理、计算机科学等类似能力。 许多人呼吁专业领域 、商业智慧
、创造力及表达能力也是同样重要的
。一个数据科学家不能只擅长数字(这种人被称为统计学家或分析师)，也要能够理解业务：什么样的数据或结果才是有参考性的;能够找到新的数据集并为其创造新产品;然后能够让CEO们理解这一切。这是一个艰巨的任务 ，这个世界上这类人是很少的 。作为顶尖的数据科学家
，不要求他们对环境做出什么积极的改变，但是需要他们尝试做一些真正先进的东西 ，帮助大家更好的解决业务上的问题
。

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