团队、技能和工具
数据分析工具？您的团队还广泛使用哪些其他工具？
Abirami R： 我日常 电话号码数据库 工作中大部分任务都使用 R 和 Python，例如 EDA、数据清理和模型构建。我们会根据数据量连接数据源。对于中等规模的数据集，我们使用 RDBMS 或文件作为数据源；而对于大型数据集，我们会连接大数据源。
您的数据团队中有哪些不同的角色和技能？
Abirami R： 有些人——
- 从事数据管道工作的人员——数据工程师
- 从事数据分析和洞察工作的人——数据科学家
- 从事数据表示和可视化工作的人员——UI/UX 工程师
帮助描述一下您的团队今年正在解决的一些问题的例子？
Abirami R： 使用船舶发动机上的传感器数据来预测发动机停机的情况。
您如何衡量团队的表现？
Abirami R：
- 能够将测量数据 转化为有意义的见解。
- 利用回顾性学习来预测未来。
这是我们衡量自己表 可以参考它们来创建自己的 b现的两个标准。
对有志于成为数据科学家的人的建议
您认为数据分析师和数据科学家需要具备哪些最重要的技能，包括技术技能和软技能？
Abirami R：
技术技能
- 精通 DBMS
- EDA 新加坡电话列表i和可视化
- 模型背后的数学
软技能
- 耐心
- 不带偏见的思考
- 打破思维局限
有志于成为数据从业者的人应该在处理混乱、嘈杂的数据时投入多少精力？他们还必须在哪些领域积累专业知识？
Abirami R： 首先，分析师应该从正常数据中识别出噪声数据。这与我们要解决的问题不同。有时，我们假设为噪声的数据点实际上可能是对业务有意义的数据点。因此，纯粹的领域知识以及支持数据的证据决定了它是好的还是嘈杂的。丢弃或保留这些数据是分析师的决定。