Akshay Sehgal：作的重要组成部分，这体现在创新精神和项目责任感上。这通常仍然是我衡量绩效的主要标准。交付成果的质量远胜于数量！
数据科学行业准备情况
各行各业是否希望了解如何利用数据？他们是否拥有所需的数据？
Akshay Sehgal： 我认为几乎每个行业都在寻求将数据科学作为其流程的核心部分。这是因为现在所有行业都是正和博弈。这意 没有固定大小的蛋糕，而创新可以帮助它们做大蛋糕。这使得利用智能数据驱动的算法来提升现有流程的质量和质量变得颇具吸引力。我认为最大的问题是，很多公司并不真正了解数据科学能为他们带来什么。而且由于需求已经非常巨大，公司最终想要数据科学，但却不知道如何正确利用它。另一个问题是对数据重要性的理解存在差距。数据科学算法仍然是垃圾输入，垃圾输出。如果没有好的数据，再多的智能算法也帮不了你！
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 WhatsApp 号码数据 备哪些最重要的技能，包括技术技能和软技能？
Akshay Sehgal： 能够处理数据并应用算法至关重要，因此至少掌握一种编程工具（Python、R、SAS、Octave、Matlab）至关重 投资者现在应该做什么 要。大多数有抱负的数据科学家最缺乏的技能是数学。虽然大多数人精通统计学和概率论，但他们缺乏线性代数、微积分和拓扑学的基础知识，而这些对于深入理解当今的算法至关重要。从软技能的角度来看，我认为数据科学家唯一需要的技能就是头脑风暴的能力。
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
Akshay Sehgal： 很多！现实情况是，我们永远无法获得干净的数据，因此数据科学家几乎必须将其作为专业知识的一部分。有趣的 线数据库是，有一些有趣的算法可以应用于诸如缺失数据点之类的琐碎问题，这可以帮助你在处理杂乱 数据的过程中保持专注。
其次，建立理解所应用算法和模型背后的数学直觉的能力非常重要。