云数据仓库是什么样的？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-11
企业越来越多地在云中执行此操作
以提高速度和降低成本，越来越多的数据可能已经在云中，以及您想要使用该数据的服务也已经在云中，随着数据进入并迁移到云中，无论是从SaaS应用程序迁移到云中还是从应用程序迁移到云中，这些数据都在增加，运行数据在那里，客户在问'为什么我要提取我的运营数据并将其从云上转移到云上？只是做我的分析？ 只是没有道理，本地仍然有大量数据，随着边缘计算的增长，还会有更多数据，但是根据合规性问题，怀特说，无论如何，许多客户还是会将部分或全部数据移到云中。
作为数据科学家如何失败：3个常见错误
作为技术领域钱的工作之一，数据科学家没有太多的错误余地，这是他们可能犯的错误，数据科学家负责组织和分析业务数据，随着公司产生的数据比以往任何时候都多，这些专业人员的需求量很大，从事数据科学工作的人员熟悉大数据分析，机器学习，编码语言，算法和问题评估，但是仅凭技术技能并不能解决问题，交流，协作和不断学习也是数据科学成功的必要组成部分，没有技术和人际交往能力，数据科学家将被放任自流，并随着人数的增加而容易地被替换。
要成为一名成功的数据科学家
需要综合的技术技能，更高层次的思维能力和彻底解决问题的能力，鉴于这种人才组合不一定是标准大学课程的一部分，您会发现许多数据科学家没有必要的实际经验，无法充分了解使用数据时可能遇到的陷阱，数据科学家可以像从事任何职业一样，克服许多陷阱，这是数据科学家终导致失败的错误：
1.只关注解决方案
数据科学家被要求解决业务问题以及实施分析，这是数据科学的圣杯，一个人需要制定正确的业务问题，并制定解决这些问题的一系列步骤，但这就是大多数数据科学家步履蹒跚的地方，仅专注于解决方案可能会在此过程中产生问题，数据科学家必须记住发布问题的背景，您必须了解这些系统通常如何工作以及它们如何与解决方案进行交互，不进行这项工作通常会表现为下游错误，使您对问题出在哪里以及发生在哪里只有模糊的认识。
2.忘记基础
虽然了解人工智能（AI）和机器学习系统的工作方式对于数据科学事业至关重要，但这些专业人员经常忽略了基础知识，候选人在项目中夸大了AI模型90％的准确度。但是，当他们难以解释什么是p值，或者如何使用excel从数据中提取简单模式时，这是一个悲剧，具有基本建模技巧的数据科学家就像飞行员一样，可以在不知道驾驶舱刻度盘含义的情况下驾驶飞机，简单的工具，例如线性回归，在与精心挑选的数据配对并集成到输出可操作的系统中时，实际上会非常强大，技术乐观的数据科学家将努力尝试将的深度神经网络应用于他们的问题，只是发现在任何其他事情发生之前都需要解决一些上游过程，通过首先使用简单的解决方案，这些问题将得到快速识别，却没有信誉。
3.沟通无效
以提高速度和降低成本，越来越多的数据可能已经在云中，以及您想要使用该数据的服务也已经在云中，随着数据进入并迁移到云中，无论是从SaaS应用程序迁移到云中还是从应用程序迁移到云中，这些数据都在增加，运行数据在那里，客户在问'为什么我要提取我的运营数据并将其从云上转移到云上？只是做我的分析？ 只是没有道理，本地仍然有大量数据，随着边缘计算的增长，还会有更多数据，但是根据合规性问题，怀特说，无论如何，许多客户还是会将部分或全部数据移到云中。
作为数据科学家如何失败：3个常见错误
作为技术领域钱的工作之一，数据科学家没有太多的错误余地，这是他们可能犯的错误，数据科学家负责组织和分析业务数据，随着公司产生的数据比以往任何时候都多，这些专业人员的需求量很大，从事数据科学工作的人员熟悉大数据分析，机器学习，编码语言，算法和问题评估，但是仅凭技术技能并不能解决问题，交流，协作和不断学习也是数据科学成功的必要组成部分，没有技术和人际交往能力，数据科学家将被放任自流，并随着人数的增加而容易地被替换。
要成为一名成功的数据科学家
需要综合的技术技能，更高层次的思维能力和彻底解决问题的能力，鉴于这种人才组合不一定是标准大学课程的一部分，您会发现许多数据科学家没有必要的实际经验，无法充分了解使用数据时可能遇到的陷阱，数据科学家可以像从事任何职业一样，克服许多陷阱，这是数据科学家终导致失败的错误：
1.只关注解决方案
数据科学家被要求解决业务问题以及实施分析，这是数据科学的圣杯，一个人需要制定正确的业务问题，并制定解决这些问题的一系列步骤，但这就是大多数数据科学家步履蹒跚的地方，仅专注于解决方案可能会在此过程中产生问题，数据科学家必须记住发布问题的背景，您必须了解这些系统通常如何工作以及它们如何与解决方案进行交互，不进行这项工作通常会表现为下游错误，使您对问题出在哪里以及发生在哪里只有模糊的认识。
2.忘记基础
虽然了解人工智能（AI）和机器学习系统的工作方式对于数据科学事业至关重要，但这些专业人员经常忽略了基础知识，候选人在项目中夸大了AI模型90％的准确度。但是，当他们难以解释什么是p值，或者如何使用excel从数据中提取简单模式时，这是一个悲剧，具有基本建模技巧的数据科学家就像飞行员一样，可以在不知道驾驶舱刻度盘含义的情况下驾驶飞机，简单的工具，例如线性回归，在与精心挑选的数据配对并集成到输出可操作的系统中时，实际上会非常强大，技术乐观的数据科学家将努力尝试将的深度神经网络应用于他们的问题，只是发现在任何其他事情发生之前都需要解决一些上游过程，通过首先使用简单的解决方案，这些问题将得到快速识别，却没有信誉。
3.沟通无效
找到分析结果很重要，但是成功的数据科学家知道如何有效地传达这些结果，分析结果的效用与使用分析结果所做出的决定成正比，数据科学家认为用户理解分析，他们不会花时间将结果转换为用户可以采取行动的格式，业务解释和数据可视化是非常宝贵的技能，常常会被淘汰，的数据科学家会意识到这些错误并采取措施来限制它们，而他们之所以能够做到这一点，是因为他们具有技术和人际交往能力，在学术环境中理解和应用概念是一回事，而在现实世界中承受着巨大的压力则完全是另一回事，那些努力保护数据完整性并采取正确步骤以确保数据准确性的人会发现，他们的工作对自己和依赖它们的人都具有价值。
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