请问有没有同学是做data science这个工作的

chen6633bo

请问有没有同学是做data science这个工作的，需要什么方面的工作经历，分分加上

cgz

统计，建模，计算机算法

cgz

是data scientists

chen6633bo

cgz 发表于 2015-2-15 18:34
是data scientists

你说的对，是data scientist，我想这个词，太高，没好意思用。想请问以前是在这里做与数据处理和建模有关的工作，也有scince的PhD，但没有IT背景,请问有不有可能找到data scientist工作？做类似的但比这个职位低的工作叫什么？谢谢

tuxiaobao

在土澳没啥用，懂EXCEL已经够了，加点R和PYTHON， 如果懂各类SQL和NOSQL数据库加SAS之类的，对土澳更是惊为天人了，这方面的人才都跑海外去了。。。。。。。。。。。。。

chen6633bo

请问哪里可以在澳洲学各类PYTHON,SQL和NOSQL数据库，SAS之类的？是不是只有交2万的学费才有可能？这里就是学费太高了，以前都是公司出钱培训的。

kikixy1983

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 21:32
在土澳没啥用，懂EXCEL已经够了，加点R和PYTHON， 如果懂各类SQL和NOSQL数据库加SAS之类的，对土澳更是惊为 ...

这种人在澳洲其实不少的。你没见过是你的问题啊。

tuxiaobao

kikixy1983 发表于 2015-2-15 21:51
这种人在澳洲其实不少的。你没见过是你的问题啊。

你怎么知道偶没见过？越来越感觉澳洲的华人论坛很奇特，动不动先扣个帽子。。。。。。。。。。。

cgz

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 21:32
在土澳没啥用，懂EXCEL已经够了，加点R和PYTHON， 如果懂各类SQL和NOSQL数据库加SAS之类的，对土澳更是惊为 ...

我也不同意你的说法。在澳洲，这也是很平常的工作

kikixy1983

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 22:05
你怎么知道偶没见过？越来越感觉澳洲的华人论坛很奇特，动不动先扣个帽子。。。。。。。。。。。 ...

‘对土澳更是惊为天人了，这方面的人才都跑海外去了。。。。。。。。。。。。。’

这是你的原话。惊为天人，都跑海外去了。

donotgo

chen6633bo 发表于 2015-2-15 20:46
请问哪里可以在澳洲学各类PYTHON,SQL和NOSQL数据库，SAS之类的？是不是只有交2万的学费才有可能？这里就是 ...

你如果能做一些基本的编程，这些都可以自学啊

tuxiaobao

统一回复吧，楼主问的是数据科学家，不是数据挖掘，自己查查吧，目前只有一些大的互联网公司，电商和应用到大数据的行业的公司的技术顶层会需要数据科学家，随着大数据的应用的推广和深入，这方面的人才奇缺。别说英语国家，哪怕是非英语国家一有这方面的人才，大家都拼命挖，尤其是硅谷。大数据并非是新玩意，电信/金融/保险/能源行业十年前就开始应用了，至于HADOOP，Machine Learning之类的只是基础，并非数据科学家。数据科学家是指那些能创造出新算法，而且能够知道需要哪些数据源的高手。而且每个行业都尤其特殊性，所以数据科学家还得有行业知识。这方面的基本知识LINKEDIN已经谈论的很多了，建议楼主直接发英文问题到LINKEDIN， 会得到全球各地真正高手或者正在从事这些项目的专业人士的回答和建议。

至于说数据科学家在土澳是很平常的工作，偶也是醉了。大数据从何而来，和人口红利有关吧，土澳这些人口基数和使用习惯，及网站数据流量，一般的应用就够了。。。。。。。。。。。。当然每个人的认识和理解不同，只是别扣帽子，而且有点逻辑性好不好，如果偶没在土澳见过这类高手，偶怎么知道他们跑美国爱尔兰去了？？？

tuxiaobao

统一回复吧，楼主问的是数据科学家，不是数据挖掘，自己查查吧，目前只有一些大的互联网公司，电商和应用到大数据的行业的公司的技术顶层会需要数据科学家，随着大数据的应用的推广和深入，这方面的人才奇缺。别说英语国家，哪怕是非英语国家一有这方面的人才，大家都拼命挖，尤其是硅谷。大数据并非是新玩意，电信/金融/保险/能源行业十年前就开始应用了，至于HADOOP，Machine Learning之类的只是基础，并非数据科学家。数据科学家是指那些能创造出新算法，而且能够知道需要哪些数据源的高手。而且每个行业都尤其特殊性，所以数据科学家还得有行业知识。这方面的基本知识LINKEDIN已经谈论的很多了，建议楼主直接发英文问题到LINKEDIN， 会得到全球各地真正高手或者正在从事这些项目的专业人士的回答和建议。

至于说数据科学家在土澳是很平常的工作，偶也是醉了。大数据从何而来，和人口红利有关吧，土澳这些人口基数和使用习惯，及网站数据流量，一般的应用就够了。。。。。。。。。。。。当然每个人的认识和理解不同，只是别扣帽子，而且有点逻辑性好不好，如果偶没在土澳见过这类高手，偶怎么知道他们跑美国爱尔兰去了？？？

tuxiaobao

前几天还有采访过澳洲猎头公司People Bank，特地谈到数据科学家奇缺，都被猎到美国硅谷去了。。。。。。。

chen6633bo

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 22:36
统一回复吧，楼主问的是数据科学家，不是数据挖掘，自己查查吧，目前只有一些大的互联网公司，电商和应用到 ...

谢谢。是这样的情况

kikixy1983

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 22:34
统一回复吧，楼主问的是数据科学家，不是数据挖掘，自己查查吧，目前只有一些大的互联网公司，电商和应用到 ...

你是转移话题的高手。

zdream_10

Data Scientist
About the role of Data Scientist
The Data Scientist will apply their knowledge of advanced analytics, data mining and statistical techniques to design and develop enterprise analytic solutions which are focused on specific industry solutions for HP clients. These solutions will position HP as a leader in the use of advanced analytics to improve business performance.
The Data Scientist will also explore emerging technologies to evaluate new analytic possibilities. The individual filling this role will be expected to hit the ground running on the delivery of advanced analytic solutions.

In this role you will be expected to design and develop prototypes & proof-of-concept solutions in support of presales activities as well as support the development of standardized analytic offerings across multiple industries.

Description:
Defines analytic strategies to meet the demands of business requirements.
Defines the technical requirements of the analytic solutions.
Defines the data requirements of the analytic solution.
Conducts sophisticated data mining analyses and build data mining models, as required, as part of the initial solution development.
Translates data mining results into clear business focused deliverables for decision makers.
Defines and recommends best practices for applying data mining to problem domain.
Designs and/or contributes to the development of a data mining systems that enable reuse, efficiency, manageability and deployment.
Integrates advanced analytics into end-to-end business intelligence solutions and operational business processes.
Regularly leads in the technical assessment and delivery of specific technical solutions to the customer. Provides a team structure conducive to high performance, and manages the team lifecycle stages.
Collects and determines data from appropriate sources to assist in determining customer needs and requirements. Responds to requests for technical information from customers. Develops customer technology solutions using various industry products and technologies.
Ensures team members support knowledge sharing and re-use requirements of project. Contributes significant knowledge to job family community.
Regularly produces internally published material such as knowledge briefs, service delivery kit components and modules, etc. Presents at multi-customer technology conferences.
Creates and supports sales activities. Manages bids, or major input into the sales lifecycle. Manages activities and provides qualitative and quantitative information for successful sales.
Produces complete proposals for smaller engagements within area of expertise. Actively grows HP portfolio with existing customers through new opportunities and change management. Assists with multiple customers.

Knowledge and Skill Required:

Expert use of data mining methodologies such as classical regression, logistic regression, CHAID, CART, neural nets, association rules, sequence analysis, cluster analysis, and text mining.
Expert use of SQL and experience with relational databases
Experience with Hadoop, Map/Reduce, Hive or equivalent
Has sufficient depth and breadth of technical knowledge to design and scope multiple deliverables across a number of technologies.
Has demonstrated innovation and communication of new deliverables and offerings. Has led team in the delivery of multiple deliverables across multiple technologies.
Has contributed to the design and application of new tools. Ability to re-use existing experience to develop new solutions to take to market.
Possesses an understanding, at a detailed level, of architectural dependencies of technologies in use in the customer's analytic environment.
A recognized expert in one or more technologies within own technical community and also at regional level. Holds a vendor or industry certification in at least one discipline area.
Be able to demonstrate a broad understanding of market dynamics, an industry area, commercial issues, and technical concerns whilst maintaining depth in core focus area.
Able to produce complete proposals for smaller engagements within own area of expertise.
Able to independently complete solution implementation or application design deliverables.

zdream_10

楼主 去seek上看看不就好了  要的上面都有

tuxiaobao

kikixy1983 发表于 2015-2-15 23:24
你是转移话题的高手。

童鞋，偶不转移话题，楼下的已经贴出了招工角色的描述，这里偶再附上网随便打个data scientist搜出来的结果的一些链接。

http://en.wikipedia.org/wiki/Data_science

http://www-01.ibm.com/software/data/infosphere/data-scientist/

http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist

如果有兴趣，你更可以搜搜国内一些好的技术论坛的讨论和从数据挖掘到数据科学家的成长路径，以及在各层次各角色的具体分工和目前所用的工具。

tuxiaobao

一篇2012年的文章。。。。。。。。。。

如何成为一名合格的数据科学家
　　本文独家探讨了IT行业发展最快、业内讨论最多的角色之一--数据科学家。根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性感”的工作。数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。

　　经过为期数月的高失业率和仍然摇摆不定的经济态势之后，从就业市场上得到的任何好消息都能迅速获得关注，但即便是这样，对于大家都关注着一个突然非常“in”的工作职务：数据科学家这样的事情，似乎没能完全解释得清。
　　根据CNN报道，数据科学家是2012年度最佳的新工作之一，《哈佛商业评论》的评论文章甚至称其为21世纪“最性感”的工作。
　　数据科学家的巨大诱惑力直接根源于市场对大数据与分析的强烈兴趣。数据科学家的工作是使用数据分析作为交易工具，在浩如烟海的数据容量中发掘有意义的关联数据，并将其转化为有利可图的商业洞察力。
　　此外，那些适应多维度工作岗位，糅合计算机科学，掌握先进的定量概念、业务领域知识和沟通技巧的人常常是鹤立鸡群、凤毛麟角。随着数据科学家的供不应求，数据工作者的收入达到了6位数字，人力资源公司Modis高级副总裁Matthew Ripaldi表示。
　　招聘人员同样表示数据科学家岗位飞速增长，即便工作职位的数量并不那么惊人。“当我们两年前开始寻找符合该职位要求的人时，仅仅只有8个工作岗位，但现在工作岗位有42个。”Tom Silver表示，他在工作搜索网站Dice.com担任北美地区高级副总裁。“83000个工作岗位中的42个，实在是不算庞大，但我决不会怀疑这个岗位在未来的快速发展”。
　　众人瞩目之外，有任何数据和计算机工作背景的人自然会心生怀疑，谁会成为数据科学家，我能不能成为数据科学家?笔者在此试着解答一些最基本的问题。
　　数据科学家是什么?
　　这个看似简单的问题的答案，取决于你问的对象。网址缩短服务Bit.ly公司首席科学家Hilary Manson对数据科学家的定义获得了广泛接受与认可： 数据科学家指能获取、清洗、探索、建模与解释数据的人。
　　位于新墨西哥州圣达菲的咨询机构Hired Brains公司首席执行官兼首席分析师 Neil Raden则更为深入，他将数据科学家分成两种类型。
　　第一种类型--他们是真正的科学家，研究创造算法和方法，发表论文，并积极参与这些规则的沟通。这些单个的人物常见于以算法和方法为核心的研究机构和学术机构(想想谷歌、亚马逊和华尔街)，Raden表示。
　　第二种类型--这个类型的人群更接近于我们今天提到的雇佣市场上的人--他们不是科学家而是数据从业者，Raden补充道。他们都是统计学与数学建模及开发领域的专家，掌握并采用定量分析方法，设计、测试和部署模型。
　　预测分析服务提供商Opera解决方案研发中心全球负责人Jacob Spoelstra，也把在Opera工作的人大致归类为数据科学家，以及由他本人与同事负责的其他工作。
　　Opera公司的“数据科学家”--与Raden分类的第一种类型人群十分符合--在机器学习(能力)的水平上工作，开发统计模型和模式识别算法，从海量数据流中发现和提取智能预测。他们将分析发现转化为直接行动，通过减少财务欺诈或检测高风险抵押贷款等类似措施，帮助提升业务。Spoelstra估计，类似谷歌这样的公司雇佣了数百位这种类型的数据科学家，而Opera公司近700位雇员中，有三分之一是机器学习(能力)领域的专家。
　　同时，天才分析(Talent Analytics)公司CEO Greta Roberts坚信当前对数据科学家工作的理解实际上包含四大功能角色。一项针对数据科学家的调查询问了他们如何分配11项分析功能的时间，出现了四个集群：数据准备人员(他们花费绝大部分时间，进行数据的采集、制备和分析);程序员(他们创建程序并做相应的一些分析);管理人员(他们专注于数据管理、管控、展示、诠释与设计);最后一种为通才(什么都干，什么都只会一点点)。
　　“当我最开始听说这些的时候，我认为’没有人符合该定义--他们怎么可能?’”Robert说，“因为这是一个新角色，我觉得人们把什么职责都扔给了他。当你过度指定，最终只能得到一个空集”。许多商业人士视作数据科学家的，实际上是一个团体的人表现出的各种各样的功能。尽管现在依然缺乏符合这些角色的人，实际情况也与“凤毛麟角”相去甚远，有太多的人拥有这样的天赋，成长为一个或多个所需的角色。
　　必要的技能与凭据是什么?
　　正如Robert表明的那样，详细的数据科学技能如雨后春笋般在网络上列出，列表令人生畏。绝大多数指定经验要求先进的数学和统计分析(包括对类似R、SAS和Stata工具等的掌握)、创建程序(包括C、C++、Python和Java语言)、SQL数据库、平台如Hadoop/MapReduce、数据挖掘和建模、数据虚拟化、创造性和沟通能力与商务理解力。
　　当然，数据科学家的确需要与先前的数据分析人员决然不同的能力与技巧，这是事实。Raden承认，例如，他们需要有能力处理当前各种各样的有效数据，并且最终分析数组可以采用，Raden表示。
　　他们需要掌握编程技巧，也要有定量方法和调查与建模方向的背景;在涉及到数据的时候，他们必须能够辨别什么数据是有意义的，什么数据是无意义的，Raden补充道。高效的数据科学家还需要足够的业务领域知识，在复杂学科上与缺乏相应背景工具和方法的人顺畅沟通的能力，他说。
　　到底是什么导致数据科学家优于其他分析人士呢?Ripaldi解释，是沟通能力--通常的C系列--数据告诉他们结果，以及针对此结果应该如何采取行动。“你可以分析所有你想要的数据，但如果你不能清晰的表达出数据告诉你的东西，你就不能算作是数据科学家”，他说。毕竟，我们的目标是推进经营战略，如减少客户流失，提供跨渠道，化解金融风险。
　　然后再一次，Robert看到了这些需求本身存在的固有的冲突，她坦陈，“他们不得不能够坐在那里，在一段时间内寻找数据，然后翻转开关，化身为能引人入胜的主持人?这完全是两个不同的人。”
　　Opera--也雇佣了各种各样机器学习(能力)的数据科学家--在寻找这样的人，他们拥有定量领域背景，有数学和统计概念资质，能够将这些概念以计算机程序进行实例化，接受大容量数据流并对解决实际商业问题有一定兴趣。
　　“我们对那些需要学习机器学习算法的人感到自在，如果他们对数学和解决问题的能力表现出色。”Opera分析部门全球负责人Joseph Milanna表示，“他们可能不是一名合格的数学家或已经建立了神经网络，但他们应该表现出激情与兴趣，这样我们才会选择他”。
　　拥有怎样的背景，才能成为一名数据科学家?
　　在Opera，大多数成功的申请者都拥有更高水平的学术培训甚至拥有PhD。“鉴于在机器学习科学和其他新出现的新型技术的进步，科学家的确需要更高水平的训练，浸淫最新思想成果”，Milanna说。即便是在求职搜索网站Dice，半数的数据科学家都指定要求必须具备PhD学位，Silver表示，“这不是绝对必要的，但却是主要的奖励”，他补充。
　　Opera雇员跨越了各种各样的数据驱动型学科，包括计算机科学、电子工程、统计学、机械工程和心理学。这样跨学科的知识大有裨益，Milanna强调。例如，他已经看到了来自水文学的分子式应用于股票市场交易信号。
　　对于更大的数据科学家池，Raden坚信PhD学位不是必要的。如果一个人现在的工作室商业智能和定量分析，并且在那之前表现出了先进的数学和统计建模能力，就可以成长为企业的数据科学家，为企业提供如预测建模和大数据等类似关键领域的指导与培训。
　　Roberts表示同意，专注于特定技能和学历。某些时候可能会成为潜在求职者思考的代理人。“他们正示图衡量的是‘你喜欢学习吗?’但一堆方法可以用来获取该结论”，她表示。在天才分析(Talent Analytics)公司的调查中，数据科学家的先天特性包括好奇心、创造力、客观、有条理地思考能力与对细节的专注力，她强调。Milanna和Spoelstra也同意该观点，他们寻找候选人的最重要的天然特质也包括好奇心、逻辑思维、常识力、毅力、实用性和良好的判断力。
　　毫无疑问对数据科学家的需求只会不断增长，但由于该角色相对新潮，随着时间的推移，数据科学家的定义只会变化更多，不管是这些专业人士的工作范围，还是企业组织、实现并发展所需人才的方法。
　　“对于处在IT行业、项目管理和产品管理的人士来说，这是一个巨大的发展机遇，他们不再害怕学习他们行业相关的知识，也不用担心开夜车来整理头绪、解决问题。”
　　本文作者Brandel系Networkworld自由作家

1919

chen6633bo 发表于 2015-2-15 21:25
你说的对，是data scientist，我想这个词，太高，没好意思用。想请问以前是在这里做与数据处理和建模有关 ...

去美国的网站搜搜要求就可以了

xji

就是懂得statistics，statistical machine learning，programming，algorithm design，加上要懂得分析商业需求以及如果有效地沟通的人。

其实很多地方不需要真正会什么hadoop，map reduce以及大型数据并行处理的人，需要会deep learning以及能够在TB级数据上构建有效统计模型的需求更是不多。如果你这方面有能力，那恭喜你，去美国吧。

很多大型机构现在需要的人是那种能够清理，整合现有数据的人，需要一些有搭建内部datamart能力的人，以及有能力解释数据，发现数据错误的人。

在澳洲这方面人才的需求确实不多，团队基本的需求基本仅限于大型公司。但是还是有职位可求得。比如银行，电信，矿业，零售，保险等行业对这类人才还是有需求的，只不过职位名称上不一定采用data scientist这样的字眼。比如analyst类职位和data scientist虽不同，但工作内容已有重合。至于什么工作才是data scientist的工作我估计业界尚无准确定义。

zdream_10

xji 发表于 2015-2-16 09:58
就是懂得statistics，statistical machine learning，programming，algorithm design，加上要懂得分析商业 ...

你说的只是analyst.

data scientist就像数据中的CTO级别，或者至少是技术总工程师级别

churq

tuxiaobao 发表于 2015-2-15 22:34
统一回复吧，楼主问的是数据科学家，不是数据挖掘，自己查查吧，目前只有一些大的互联网公司，电商和应用到 ...

谢谢阿，我正在找类似的工作，看了你说的，觉得很有帮助

YugaYuga

听起来很牛能、挣很多银子的样子
曾经很认真尝试过几年试图进入的一个职业方向
可惜在澳洲的机会少之有少
2013初听了Telstra CIO关于Big Data/ Data Scientist的一个座谈会后决定放弃

楼主如果在30岁以下建议 努力找机会入行

johnluo721

这个听起来好像还是需要henhao的xueshu基础的。 需求在澳洲应该也是少，但是工资高。

cnnworld

我在土澳的title就是data scientist，我说说我的体会

1. 不要把这个title想的很高大上，在美国，att这样的电话公司，甚至可以一个刚毕业的master这个title

2. 土澳确实数据量比较小，但即使一个有百万客户的中型公司，也是有海量数据的，因为一个人产生的数据量极大，你在网站的任何点击行为，产品的展示，都是日志，都是数据，对这些的分析依然需要有海量数据的支持。

3. 技术上， 一个data scientist基本需要具备几种技能： IT 编程，比较流行的类似python； 必须懂SQL，需要非常熟悉，海量数据有个很大的问题是如何获取，好的SQL优化很重要，不然同样写SQL，我能跑出数据，你不能，因为你不懂很多优化的语句和方式； 懂得数据挖掘的一些方法，比如需要对客户分类，需要分析潜在客户，建模来判断新客概率 ； 懂数据层次的架构。尤其对你公司的数据架构要比较清楚。一个公司的数据不是只有一个数据库，往往是多个源，有报表分析数据软件，比如cognos，有google analytic， 有云端数据库比如AWS等等。 从专业上，应该是IT+ 统计 + MBA (包括了解些金融概念）的结合。我本人是IT和统计学硕士，金融也考过一些证书

在美国，很多data scientist是偏向建模的，换句话说是在做数据挖掘类似的工作，因此给这个title，未必一定在做该做的事。我认为的data scientist 就是用数据来解决商业问题，比data analyst更偏IT和统计手段。

在澳洲，data analyst可能用excel就能解决问题，但有很多问题，不是商业分析可以完全解决的，需要一些统计学的方法论，比如变量的重要度取舍，X1和X2都会影响最后结果，那个因素更重要？你该如何量化？

工作机会上，一般都是的大公司会找你，我linkedin上找我的HR都是大公司HR，另外地域上，悉尼要多不少，一般有些工作机会都是悉尼的猎头会联系我。目前这个行业澳洲处于起步阶段，合适的人也比较少，也确实挺难找，国内也挺难招的，很多时候一个职位空半年是正常的，待遇上，国内和澳洲目前差距不大，一般国内50-70万人民币，澳洲十几万澳币以上，看是不是PERM还是合同工

相关工作机会，美国要多很多，但美国IT公司大多被印度人垄断，去那儿混也不大好混，最后，做data scientist，最关键的还是business sense，一个问题没有业务性，只会套用数学是没有意义的，一定要考虑数据背后的意义是什么。

你可以从business analyst做起，当你具备了足够的统计学，IT知识，转成这个title应该会容易很多

huaxianz

data sciensit和科学家没啥必然联系吧？想多了。现在满大街都是这个职位。前两天EA找哥去面试这个职位，哥没去

slau1

這個貼要關注一下

david_c

我们公司每个data scientist 都是phd,都很强，我的目标呀