2 —Caitlin Smallwood，Netfilx的科学和算法部分的副总裁

要深刻懂得基本常识;要懂得一些根本的数据构造和计算机科学;要懂得你应用的对象的道理和它背后的数学常识，而不是仅仅会应用它们;要懂得输入和输出在个中的实际情况，因为不这么干，你就不会知道什么时刻却竽暌功用它。别的，这取决于你正在处理的问题。不合问题的要应用不合对象。你应要很好地知道每种对象合适做什么，大年夜而知道(面对这个问题)你应应用如何的对象和技巧。”

15 — Eric Jonas，UC Berkeley电气工程和计算机科学博士后，Salesforce前首席猜测科学家

“他们应当对概率论倒背如流。我如今正处于须要进修其它一切的阶段，随后我回头再看概率论，这很好，因为它供给的┞封种精妙、深刻、丰富的基本，可以投射出其它的一切。这儿有一本由E.T. Jaynes所著的书，叫Probability Theory: The Logic of Science，是我们的圣经。我们确实袈溱某种意义上获得了它。我爱好概率生成办法的原因是你能有两个正交轴——建模轴和推理轴，这根本上转化为若何表述我的问题以及若何计算由根据已知数据假设的概率?大年夜贝叶斯的角度看的好处是，你可以自力地沿着这些轴进行工程设计。当然，它们不是完全自力的，但它们近似自力足以包管你这么处理没有问题。

当我不雅察如今被视为机械进修的重要构成：深度进修或者基于LASSO算法的线性回归体系时，它们都沿着或这条或那条轴进行工程设计。它们都有点摇摇欲坠。作为一个工程师，应用这些基于LASSO算法的技巧时，思虑像“我稍稍改变┞封个参数，到底意味着什么?”的问题会很艰苦。作为一个模型，线性回归有着相当清楚的线性加权高斯模型架构。好吧，若我想让工作变得有些不合呢?刹时┞俘则化最小二乘之类的办法就全然崩溃。推理技巧甚至不接收你想要做的工作。”

16 — Jake Porwar，DataKind开创人兼履行董事

“我认为一个强健的统计学背景是个先决前提，因为你须要知道你正在干些什么，并懂得你构建的模型的才能。别的，我的统计项目还教会了不少伦理道德，即我们在DataKind推敲颇多的器械。你要经常思考你的工作将会若何被应用。你可以把算法应用于任何人，你可以应用会被警察拦截盘查的数据练习出的模型应用于或人，但为何如斯?这挺像构建任何新技巧，你须要推敲风险和收益并细心衡量，因为你要为你的创造负责。

不论你来自哪里，只要你懂得用来下结论的对象，这是你能做的最棒的事。我们如今都是科学家，我不仅仅谈论产品设计。我们都在对我们生活的┞封个世界下结论。这就是统计学—收集数据来证实一个假设或对世界运行的方法建模。如不雅你只是盲目地信赖模型输出的结不雅，那会是危险的，因为这是你对世界的解释，因而会像它一样，你的熟悉会是结不雅出缺点的。

简而言之，学统计学，谨慎行事。”

工作中的数据科学家展示了世界顶尖的数据科学家如安在纷纷纷乱的行业和应用中游刃有余地工作—每小我都应用本身的范畴专业常识、统计学和计算机科学创造巨大年夜的价值和影响力。

数据正以指数级暴增，那些可以或许懂得数据并大年夜中采取价值的人会比此前任何时刻都更须要。若您欲望成为下一代数据科学家，那么这些来自沉思熟虑的大年夜颐魅者们的关于数据和模型的┞锋知灼见和乐趣地点将会相当有效。

博客原址：https://medium.com/@james_aka_yale/16-useful-advices-for-aspiring-data-scientists-804ce5611939

“我认为充斥最多机会的范畴同样伴随最多的挑衅。在PII 和隐私方面，健康医疗数据显而易见存在最大年夜的问题。不仅如斯，还有僵硬的官僚体系体例，固化的基本举措措施和数据仓库，让须要很多半据集来解决魔难多问题变得艰苦。它将会产生的，我认为大年夜量的，我们在这里谈到的科学技巧将会直郊咀用于进步我们的健康治理，价格加倍亲平易近，分派加倍合理。我将之视为一代人的机会。

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