数据科学，是关于使用D3设计模型并创建出色的可视化效果吗？ 并不是的。 至少，这不是您的目标。
但不要相信我们。 最近，我们在YouTube上找到了由YouTube频道叫Joma创建的精彩频道。 Joma的全名是Jonathan Ma，他曾在多家大型科技公司工作，包括微软和FAANG。 他将在视频中详细介绍这一点。 但是，仅是总结一下他所谈论的内容。 数据科学是关于用数据影响您的业务。 现在，这是否经常需要模型和可视化。 是。
但是，当您专注于工具时，就不会专注于尝试构建的内容。
解决实际的公司问题并不总是需要最新的技术。 现在，我知道，其中的一些人可能会感到沮丧。
“不，您不了解，数据科学是一个研究职位。 它总是需要博士学位。 您必须了解8种不同的编程语言，并且至少具有统计学硕士学位，并且至少撰写了10篇研究论文。”
在某些情况下是这样。 实际上，Joma很好地解决了不同规模的公司通常如何需要具有不同技能的数据科学家的问题。 小型或中型公司通常需要经验丰富的数据科学家，具有博士学位和大量技术知识。 这是因为他们只能负担一些数据科学家，因此他们必须是“种马”才能摘录硅谷的片段。 作为一家大公司，如果能够将工作分解得更多，那么他们可以雇用1名博士学位来从事非常依赖研究的工作，然后雇用其他经验不足的数据科学家来从事分析工作。 我们将让乔马从这里取走。
很难摆脱数据科学的大肆宣传。 我们看到无人驾驶汽车，或者听到初创企业实施的酷模型，然后思考，这就是我们要做的。 但是通常，它不是必需的，也不是由一组专门的数据科学家完成的。
数据科学是一个非常令人兴奋且广阔的领域，但我们希望您知道您正在进入什么领域。 许多人只是忽略了一个事实，即数据科学家确实花费了大部分时间来收集和清理数据，而忽略了这样一个事实：您可能不需要使用在学校学到的所有复杂模型，直到您真正投入工作为止。
如果没有，也可以。 软件工程师不会经常使用他们学到的知识，也不会使用许多其他专业。 但是，这并不意味着我们没有做有意义的工作。
非常感谢您的阅读。 我们希望您喜欢这个视频，我们做到了！ 如果您仍然对技术领域感兴趣，请查看Joma尝试进入该领域时的经验。
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