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申请指南|关于Data Science你真的了解吗?

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2021-04-09 来源:新东方前途出国综合


摘要: 进入大数据时代,人们对数据的关注,越来越多的人投身于研究、分析数据,并把数据作为重要的行事参考依据。Data Science 在这样的时代背景...
     进入大数据时代,人们对数据的关注,越来越多的人投身于研究、分析数据,并把数据作为重要的行事参考依据。Data Science 在这样的时代背景下逐步成为火热的专业。


 

但是,许多 Data Science 专业的同学却不清楚:

 

怎样学习 Data Science? 

Data Science 专业毕业后可以做什么? 

有什么职位与 Data Science 匹配? 

怎样准备相关岗位的面试? 

…… 

与 Data Science 相关的职位可能有很多种不同的叫法,不同公司根据不同的背景,有以下叫法: 


 

Data Scientist:科技公司中用的比较多,很多要求 PhD 的学历。 

Data Analyst:金融业用的比较多。 

Risk Manager / Risk Management:金融公司里用的比较多。 

Business Analyst:与 Data Analyst 类似,但更加注重商业,技术方面的要求相对较低。 

Data Engineer:一般是科技公司采用这个职位,偏向 CS 专业,需要负责数据存储、实时处理的工作,对系统、programming 的要求更多。 

Statistician如 Google。偏向统计,要求较为深入地理解概率统计。 

Statistic Scientist:如亚马逊。 

Research Scientist:与 Data Analyst 相关。 

 

 

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择业时,有哪些公司可以选择? 

 

各行各业都在利用大数据来解决问题,所以有很多公司有相关职位。 


 

科技公司:Twitter,Microsoft,BAT,搜狗,美团,滴滴 

金融公司:Capital One(从建立之初就开始用一些数据方法进行风险控制等方面的工作),高盛,Blackrock,Hedge Fund 

咨询公司:Polunteer(帮助美国政府部门解决反恐、审查等工作),麦肯锡,IBM(传统咨询公司也慢慢转向 data 方向) 

专门做数据分析平台的公司:Kotara,Hotten,Databreaks 

其他公司:Horizon(电信),Comecrack(传媒),消费品公司,医疗公司 

  

 

数据科学的主要工作?

 

分为四部分:归纳问题、准备探索数据、模型训练检验调整、报告和产品。 

 


 

1. 归纳问题 

客户给公司的任务,或者头头给分析师的任务,不是一个具体的任务(用 xx 模型来做 xx 数据),而是一个具体的商业问题。比如,上个季度为什么盈利下降了。这就是一个归纳问题的环节,需要有专业知识帮助我们找到方向。 


 

2. 准备探索数据 

归纳问题结束之后,会产生很多假设,这就需要寻找数据验证假设。 

寻找数据一般是竭尽所能,比如收入不好与市场推广有关,就会去寻找广告商的数据。 

寻找数据以后,要检查数据质量,是否有异动、缺失等等。数据质量能够决定模型的准确率所以花在“清洗整理”数据上的时间要占到总时间的 60% 甚至更多,有时候也需要跟客户进行交流。 

检查完质量以后,做一些探索性分析 


 

3. 模型训练检验调整 

先确定模型基本类型(回归、聚类等),选取比较合适的模型进行搭建,用 test 对模型进行检验。检验的同时再去寻找模型最优的参数配置,对模型进行预测,如果预测结果很好的话,建模过程就结束了。 


 

4. 报告和产品 

在咨询公司中,模型做完以后,会和客户进行交流,看是否符合实际。在科技公司中,模型往往会发展成一个产品。放在公司平台上测试,或者发布到网上。 

 

面试准备

 

Data scientist 需要具备的能力: 


 

1. Hacking skills(programming skills); 

2. Math and statistics knowledge; 

3. Sustained expertise。 

  

硬实力方面 

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数学方面的知识在各大公司,如 Google,相关职位的面试中很喜欢被提及,主要集中在概率论的基础理论,比如独立分布,随机数等等。 

有一道题供大家思考,现有一个随机数生成器,等概率生成 1~4 四个数字。问如何改进生成五个数字。这是一道与概率、工程学相关的题。 


 

统计方面涉及比较多的是 ABtest 实验设计理论。这个问题在做过 research 以后才会更加了解。比如要做一个药物测试,测试其效果,就会涉及一个大样本双盲测试。大家就需要了解其前提假设与操作。 


 

模型方面的内容是重头戏,问的比较多的是回归分析和机器学习。根据职位不同,问的也有可能不同。比如给一个回归模型,系数应该如何计算,T 检验是什么之类的问题。再比如,加权回归,Principle Component Regression。 

除了回归分析,很多公司也会问关于机器学习的模型。主要会集中在问 Classification,比如 Logistic Regression 、FBM、Tree model。各自有什么特点,适合于哪些情景等,也会展开问。比如问 Tree model 下三个模型的异同点,解决的问题,适合用在怎样的数据上面,包括模型的评价,术语。 


 

很多公司要求你有一定的编程能力。希望大家在准备时刷一些 lecal 的中低难度的题,高难度的不需要。C++,Python,Java 等语言一般都可以用,但是推荐用 Python 和 Java,尤其是 Python,因为 Python 在数据挖掘方面运用的很多,对熟悉语法有帮助。也有公司会问 Pascal 和 R 语言的问题。 


 

软实力方面 


 

如果想去金融、咨询行业工作,一定要注重提升软实力。 


 

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要注意三点。 

第一,熟悉自己的简历。在面试的一开始都会要求过简历,或者说一下自己 highlight 的地方。建议要熟悉自己简历的内容。推荐一个回答问题的 SAR 结构,就是 Situation-Action-Result 结构,按照这个清晰的条理来展现自己。 


 

第二,准备一段非常好的团队合作的经历。这在科技公司中可能要求不高,但是在金融、咨询公司是很看重团队合作的,要求你有一定的 leadership。一定要体现你在团队出现问题的时候能冷静面对,积极沟通的能力。 


 

第三,在面试之前研究一下公司及所在行业。准备一些聊天的话题,面试官可能把你从一个房间带到另一个房间的路上,聊一些比较好玩的而不是老生常谈的话题,这对气氛、心态有很大的帮助。查看更多内容

 

 

如需进一步了解,或有任何相关疑问,欢迎在线咨询留学专家。如果您对自己是否适合留学还有疑虑,欢迎参与前途出国免费评估,以便给您进行准确定位。

  

 

 

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