数据科学家的职责和技能

数据科学家的职责

数据科学家的主要职责包括：

1.与集团的各大业务方合作：数据科学家需要与集团的各大业务方合作，利用数据科学来帮助业务做出数据驱动的业务决策。

2.通过主动的数据分析来帮助各个业务方发掘改进产品和业务的机会：数据科学家通过主动的数据分析来帮助各个业务方发掘改进产品和业务的机会。

3.建立统计模型来帮助提高用户的转换率和粘性：数据科学家需要建立统计模型来帮助提高用户的转换率和粘性。

4.建立覆盖集团各个业务的科学指标体系来测量用户对蚂蚁各产品的使用情况：数据科学家需要建立覆盖集团各个业务的科学指标体系来测量用户对蚂蚁各产品的使用情况。

5.调研新的，适用于集团各业务的实验，统计建模，数据科学的方法，并且把这些方法应用到实际业务问题：数据科学家需要调研新的，适用于集团各业务的实验，统计建模，数据科学的方法，并且把这些方法应用到实际业务问题。

数据科学家的技能

数据科学家需要掌握的技能包括：

1.Python编程：Python已经超越J***a语言成为编程中最常用的语言。

Python也是在数据科学中常见的编码语言，由于Python的多功能性，可以将其用于所有涉及数据科学过程的步骤。

2.SQL数据库/编程：SQL(结构化查询语言)是一种编程语言，可以执行诸如添加、删除和从数据库提取数据等操作，还可以执行分析功能并转换数据库结构。

作为一名数据科学家，需要精通SQL。

3.机器学习和人工智能：如果想从数据科学家中脱颖而出的话，需要了解机器学习技术，如监督学习、决策树、逻辑回归等。

数据科学需要在机器学习的不同领域应用技能。

4.数据可视化：大数据时代，数据很多很乱，有些原始数据需要翻译成易于理解的格式。

人们自然而然地以图表的形式展示数据所要表达的意思。

作为一名数据科学家，必须能够借助数据可视化工具来可视化数据。

5.沟通能力：数据科学家需要能够交流见解并与他人密切合作。

6.数学、统计学和计算机科学技能：统计学、计算机科学和数学也都是大学的专业，可能有助于加大它们出现的频度。

7.商业敏感度：数据科学家需要能够将分析结果转化为商业价值，即能够理解和解释分析结果对业务的影响。

以上是数据科学家的一些主要职责和所需技能，具体职责和技能可能会因公司的不同和具体项目的需求而有所差异。