数据科学,需要学哪些内容,数据科学家最需要什么技能

数据科学需要统计和计算机科学技能。洞察数据是数据科学的一项基本功能。数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。要成为雇主需要的数据科学家，应该如何安排学习内容？数据科学家需要涉足很多领域——机器学习、计算机科学、统计学、数学数据可视化、通信和深度学习。

数据科学是什么？怎么学习数据科学？

数据科学(DS)简单定义为数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。这些技能通常用德鲁康威Drew Conway创造的维恩图或它的变体来表示三个圆圈分别代表三个不同的领域编程领域语言知识语言库设计模式体系结构等数学代数微积分等和统计学领域数据领域(特定领域的知识医疗金融工业等)。

这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据数据清理数据分析创建假设算法机器学习优化结果可视化等等。数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。什么是有用的知识？就是可以具有某种价值可以回答或解决现实世界中问题的知识。数据科学也可以定义为研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。

医学院开数据科学与大数据主要侧重学什么？

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。近些年来大量高校陆续开设了大数据相关专业，一方面原因是大数据领域未来的人才需求比较旺盛，另一方面大数据正在成为推动各个领域创新发展的重要手段，比如金融医疗教育交通等领域都是大数据的重要应用领域，所以不少相关领域的高校也陆续开设了大数据专业。

大数据专业的基础部分涉及到数学统计学和计算机三大块内容，不同高校会根据自身的资源整合能力在具体课程的设置上而有所侧重，而医学类院校则会比较注重大数据在医学领域的应用，往往会结合大量的行业资源开展教学工作。大数据与医疗领域的结合涉及到的内容包括医疗数据的采集医疗数据的整理医疗数据的安全医疗数据的分析等等，由于不少医学院都有自己的专属医院，所以在数据方面会有大量的积累，这对于大数据学习任务的开展具有非常现实的意义。

数据分析在医疗领域的应用一直就比较普遍，而且数据分析对于医疗领域的很多研究还非常重要，可以说医疗领域未来将是大数据落地应用的重要场景之一，从这个角度来看，在医学类院校学习大数据专业还具有一定的优势，不仅会学习到大数据的专业知识，还会学习到大量的行业知识，这会在一定程度上提升学生的就业竞争力。目前大数据技术正处在落地应用的初期，对于当前学习大数据专业的学生来说，在条件允许的情况下，最好读一下研究生，读研会在很大程度上提升自身的就业竞争力。

数据科学家最需要什么技能？

Jeff Hale在TowardsDataScience发文整理了多个求职网站的信息，对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析，并提供了一些建议。数据科学家需要涉猎很多——机器学习计算机科学统计学数学数据可视化通信和深度学习。这些领域中有几十种语言框架和技术可供数据科学家学习。那么要想成为雇主需要的数据科学家，他们应该如何安排学习内容呢？我搜索了招聘网站，想找到数据科学家最需要的技能。

我分别学习了通用数据科学技能和特定语言工具。2018年10月10日在LinkedindeedsimplyHiredMonster和AngelList上搜索招聘信息。下表显示了每个网站上列出的数据科学家职位的数量。我看了很多招聘要求和调查，找到最常用的技能。管理之类的词在不同背景的招聘信息中不断被提及，所以不在对比范围之内。