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Data Scientist折联、Data Analyst、Data Engineer Data Enginner 所做的一切都為了Data Management识颊，具體內(nèi)容包括數(shù)據(jù)模型诚镰、數(shù)據(jù)架構(gòu)奕坟、數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)清笨、主數(shù)據(jù)月杉、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管控等等抠艾，Data Enginner的目標是把數(shù)據(jù)整好苛萎，存儲成本低，查詢效率高检号，至于怎么使用這些數(shù)據(jù)不是他們關(guān)心的范疇腌歉。 Data Analyst所做的一切都是為了回答問題。這些問題可能來自業(yè)務部門齐苛，也可能來自各級管理人員翘盖，有些問題就是想知道某些具體數(shù)字，也有些問題是開放式的探索問題凹蜂，例如為什么這個月銷量下降等等馍驯。Data Analyst在Data Enginner提供的數(shù)據(jù)基礎之上進行探索分析，如統(tǒng)計分析或機器學習等玛痊，目的是找到問題的正確答案汰瘫。 Data Scientist是一個自Hi型的忽悠理念。什么是Scientist擂煞？按維基百科的定義吟吝，Scientist廣義上指使用系統(tǒng)化的活動來發(fā)現(xiàn)新知識的人，狹義的定義指使用科學方法做研究的人【蹦龋現(xiàn)在業(yè)界所謂的Data Scientist是數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域的混合體剑逃，他無所不能，他要擁有相關(guān)領(lǐng)域的各種技能官辽，哪有需要就往那里搬蛹磺，能獨立承擔從數(shù)據(jù)處理、分析探索到實踐應用直至最終產(chǎn)生業(yè)務價值全流程服務的全能超人同仆，聽起來很高大上萤捆，不過和科學不太搭邊，叫科學家有點勉強了俗批。

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人人都是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者岔擂，我們生活在數(shù)據(jù)的海洋中，數(shù)據(jù)的奧妙只為謙遜浪耘，愿意聆聽且掌握聆聽手段的人所感知智亮。為了這份奧妙，讓自己學點數(shù)據(jù)分析吧点待，挖掘點數(shù)據(jù)價值出來，讓自己享受數(shù)據(jù)魅力弃舒。數(shù)據(jù)將不再冰冷和枯燥癞埠，我們也不再被數(shù)據(jù)束縛。 /*** 1-如果你在從事電商/后臺/數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作聋呢，有深入交流需求/資料交換需求苗踪，歡迎添加筆記Bang個人微信 yulianbang，邀請進深度交流群削锰。 2-如果你剛好是簡友還喜歡讀寫文章通铲，那是否有興趣自薦成為管理員，一起運營筆記Bang簡書的兩個專題器贩。 專題1-數(shù)據(jù)簡報&產(chǎn)品生活（需1-2名） 專題2-電商產(chǎn)品筆記（需1名） ***/ 筆記 | 筆記Bang | Bang | notebang |

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機器學習(Machine Learning奉芦，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為赵抢，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能声功。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的烦却、新穎的、潛在有用的先巴、最終可理解的模式的非平凡過程短绸。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學習界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)车吹，機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學習交流群：613944735

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生命不息囚企，折騰不止丈咐。人活一世，重在參與龙宏。