Anirudh Shah： BFSI、电信、电子商务和内容行业已经掌握了所有所需的数据。
无论是基于行业还是基于技术领域，数据科学面临的三大问题是什么？
Anirudh Shah： 对于 BFSI 领域：信用风险、营销、运营。
给有志于成为数据科 科特迪瓦手机号码列表 学家的人的科学建议
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，包括技术和软技能？
Anirudh Shah： 好奇心很重要——理解决策和解决方案背后的“为什么”是专业和团队成长的关键。
有志于从事数据工作的人士应该在处理混乱、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？
Anirudh Shah： 现实世界非常混乱。有抱负的从业者越早开始实践越好。Kaggle 竞赛是一个很好的开始。
您对新手、数据科学学生或想要在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
阿尼鲁德·沙阿:
编程和软件技能 – R、Python、SAS 或 Excel：
从 Excel 开始，然后逐渐过渡到 Python 或 R。坚持使用开源技术有许多优势，因为它们被广泛采用。
可视化工具
从 Excel 开始，逐渐过渡到 GGPlot/Seaborn
统计基础与应用知识
必须了解基本概率
平均值/中位数/四分位数在各种数据集中如何发挥作用以及它们的实际含义
机器学习
分类器：
基于树的方法：GBT、RF、DT
逻辑回归
您预见到数据科学领域的变化趋势是什么？您建议当前的数据分析师如何跟上步伐？
Anirudh Shah：确保你了解软件开发的基础知识，并通过成为“全栈”工程师来掌握数据科学的方法（全栈：探索性数据分析、特征工程、模型开发和优化、生产部署、数据完整性、操作、测试）。
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