islide如何寫(xiě)文字？1再打開(kāi)PPT，確立空白位置演示文稿2直接插入文本框，然后輸入標(biāo)題文字。3把文字填充色設(shè)置為無(wú)，把文字輪廓設(shè)置為有所不同的主題色4全選文本框，再點(diǎn)iSlide菜單下的矩陣布局5

islide如何寫(xiě)文字？

1再打開(kāi)PPT，確立空白位置演示文稿2直接插入文本框，然后輸入標(biāo)題文字。

3把文字填充色設(shè)置為無(wú)，把文字輪廓設(shè)置為有所不同的主題色4全選文本框，再點(diǎn)iSlide菜單下的矩陣布局5在系統(tǒng)設(shè)置窗口中，可以設(shè)置數(shù)量和間距6則文字就變成了多個(gè)細(xì)線文字7是為突出主題色效果，把頁(yè)面設(shè)置為淡色8最后，先添加文本框，然后輸入公司名、作者名等信息，就得到了最終的封面效果。

如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

也差不多是能自己制作出屬于什么自己的數(shù)據(jù)地圖吧。

這是我自己做成什么的，整數(shù)集了近10年來(lái)的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗(yàn)，可以參考了數(shù)十份行業(yè)內(nèi)的夠權(quán)威著作、等，結(jié)合數(shù)十萬(wàn)字的龐然學(xué)習(xí)資料，才有了這個(gè)。

指導(dǎo)別人前，自己也得有拿的出手的干貨吧，不然怎么嘆服？

先說(shuō)一個(gè)，如果不是題主僅僅就是為了高大上的title來(lái)的，那我勸你趁早結(jié)束決定放棄幻想中，現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)科學(xué)家只不過(guò)直呼其名而己，都沒(méi)什么用，就算別人扭頭就認(rèn)為你是為他們服務(wù)吧的呢？

那這個(gè)概念是怎末來(lái)的？

程序員感覺(jué)自己不更適合編程，產(chǎn)品經(jīng)理覺(jué)得自己不比較適合做產(chǎn)品，統(tǒng)計(jì)會(huì)計(jì)覺(jué)著自己天花板又低，咦，這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位很順耳蠻不高端的，能做的事情和我也其實(shí)沒(méi)什么差距，我去試下？

嗯，大部分都是這樣的話。

你們以為是的：

這種人存不未知？存在，但醒一醒，數(shù)量很少，而且需要十年的歷練。

據(jù)我清楚，多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大公司的數(shù)據(jù)leader，他們就是導(dǎo)導(dǎo)表，跑下數(shù)據(jù)，后再按業(yè)務(wù)需求把數(shù)據(jù)給別人，時(shí)不時(shí)還幫其它部門(mén)做一些正式的需求，挖掘點(diǎn)用戶數(shù)據(jù)可能會(huì)更大一點(diǎn)。

離數(shù)據(jù)科學(xué)家還遠(yuǎn)著，這那是現(xiàn)實(shí)。

但并也不是沒(méi)有辦法，下一界數(shù)據(jù)科學(xué)家，應(yīng)該大路可循。

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家怎莫來(lái)的？

先有Data science，再有做此行當(dāng)?shù)娜薲atascientists。

science大都能做實(shí)驗(yàn)的，實(shí)驗(yàn)的對(duì)象是數(shù)據(jù)，方法是dm，ml，dl等，儀器是各形存儲(chǔ)硬件，全面處理軟件?？~緲的是研究對(duì)象是不同領(lǐng)域，所以一個(gè)data science過(guò)程，產(chǎn)出物可能會(huì)并不一些查看知識(shí)，提示和決策，哪怕是可以拓展資源對(duì)某個(gè)領(lǐng)域認(rèn)知。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型

第一種，偏總結(jié)。

也算，類似于商業(yè)分析這種，是需要你懂行業(yè)，懂市場(chǎng)，懂公司運(yùn)作資金，后再再去能夠解決問(wèn)題。

主要注意工作，基本都是清清數(shù)據(jù)，做做分析什么，幫小弟報(bào)告，搞點(diǎn)洞察到，但隨著大數(shù)據(jù)的到來(lái)，對(duì)模型成立能力、工具使用能力、數(shù)據(jù)處理能力并且了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得會(huì)。

還得懂市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

第二種，偏算法。

研究類的升華，例如阿里達(dá)摩院，也算一個(gè)成本部門(mén)，是部門(mén)就得有產(chǎn)出，是去研究就得有成果，就得能落地之前（這句話不是我說(shuō)的，是馬老師）。

那這種就很不錯(cuò)解釋了，把算法從Research能夠做到Product。

具體的要求會(huì)更高，NLP，數(shù)據(jù)挖掘，推薦算法，CV，業(yè)務(wù)邏輯，需求管理，編程能力還真如果你是的。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能

之外數(shù)據(jù)分析，有什么？

其實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)在公司里的應(yīng)用肯定基礎(chǔ)層次，老板招實(shí)習(xí)生可能僅僅想讓公司趕不上AI的末班車，但不太懂如何能讓數(shù)據(jù)擁有生產(chǎn)力，噱頭是主要注意的。公司越大，職位邊界會(huì)越影像。

因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該是擁有產(chǎn)品經(jīng)理一樣的嗅覺(jué)能力，的或并不容小覷程序員的代碼能力。

要不你變會(huì)很很茫然，自己在產(chǎn)品和變更土地性質(zhì)都沒(méi)有話語(yǔ)權(quán)，逐漸變得了支持部門(mén)。

因?yàn)橐诖蠓较蛏?，更加積極主動(dòng)一點(diǎn)，從insight到product，要全程參與，確實(shí)很培養(yǎng)訓(xùn)練能力，后再才能有數(shù)據(jù)話語(yǔ)權(quán)，這可又不是寫(xiě)個(gè)python、sql或則etl就能基于的。