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  • 数据科学家是一个跨学科人才,是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。需要掌握的知识数学统计,编程能力,机器学习,研究能力等。 目前,数据科学家大部分是本科或者硕士..

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    这是国外数据科学学习平台DataCamp成员写的一篇图文《8步成为数据科学家》。我们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。

    这里说的8步,不是你用8周就可以完成,而是一种学习的方法。这些步骤虽然没有那么简单,但是都是可操作,可实践的。只要你投入时间去学习,相信时间的积累力量,就可以掌握这些知识。

    首先,什么是大数据科学家?

    数据科学家是一个跨学科人才,是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。需要掌握的知识有数学统计,编程能力,机器学习,研究能力等。

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    目前,数据科学家大部分是本科或者硕士学历(本科37%,硕士31%)。但是不要担心,从调查数据来看,有5%高中毕业的人也成为了数据科学家。这足以证明,只要你努力去提供自己,英雄是不问出处的。

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    01第1步:学好统计、数学和机器学习

    下面给出了学习这些知识的资源。如果感觉这些资源学起来太难,可以从《赤裸裸的统计学》、《深入浅出统计学》这两本书入门。

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    02第2步:学会编程

    掌握计算机科学的基础知识,学会系统开发的整个过程(end-to-end development),因为你做的东西会成为其他系统的一部分。

    选择一种数据分析的编程语言,例如开源软件的R , Python语言等,或者商业软件的SAS, SPSS等。

    在学习过程中可以用DataCamp, tryR, Codecademy或Google Class进行交互式学习。

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    03第3步:理解数据库

    在大部分的实际数据分析项目中,数据大部分是存储在数据库中的,所以你得学会数据库的操作,如关系数据库MySQL,非关系型数据库MongoDB等。

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    04第4步:学会数据预处理、可视化和报表制作

    1. 数据预处理:在数据分析师的工作中,有多达60%的时间都花在了实际分析前数据的准备上。数据预处理的目标是为了把数据改变成我们喜欢的样子,以便于后期的分析处理。这就好比,现在很多女孩照相喜欢用美图秀秀,眼睛不大,那我就用美图秀秀把眼睛变大。变成自己喜欢的样子。

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    数据预处理可自学Coursera中《Getting and Cleaning Data》的 课程(作者:John Hopkins)。也可以用工具DataWrangler、R语言的data.table和dply包。

    1. 数据可视化:数据可视化是将数据分析的结果显示出来,便于展示。实用工具有ggvis, D3, vega。

    2. 数据报表:作为数据分析的最后一步,是将数据分析和结果制作成易于理解的报告。实用工具有Tableau, Spotfire和R Markdown。

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    05第5步:提升到大数据级别

    当你开始处理海量规模的数据时,绝大多数的数据科学家要解决的问题,都无法在单机上完成,需要用分布式处理大数据集,使用的工具有Hadoop,Apache Spark。

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    06第6步:多实践,与数据科学家大牛多交流

    幸好是互联网时代,我们可以通过网络认识大牛,并从他们分享的知识内容中学到更多经验知识。当然,你也可以通过参加比赛,做小项目获得更多的实践经验。

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    07第7步:实习、实战、或找份工作

    判别自己是不是一个真正的数据科学家的最佳途径,就是用你新学的知识迎难而上,进入数据分析的工作领域。

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    08第8步:通过专业社区学到更多

    数据分析的网站有:DataTau, Kdnuggets, fivethirtyeight, datascience101, r-bloggers。

    可以看这些数据科学大牛的博客:Hilary Mason, David Smith, Nate Silver, dj patil。

    可以从quandl上获取数据。

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    以上就是成为数据科学家的8步,你在哪一步呢?

    关于思迈特软件

    广州思迈特软件有限公司致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。

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    通过Smartbi产品为客户提供报表、数据可视化、数据挖掘等成熟功能;通过Smartbi应用商店为客户提供场景化、行业化数据分析应用。经过十余年的发展,已在金融、电信、政府、制造等行业获得2000多家领先客户认可,口碑良好。在全球财富500强的10家国内银行,有8家选用了Smartbi。

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  • 在以往我们和客户的沟通过程中,大家经常会问到这样的一个问题,数据库和数据仓库有什么区别,我这里简单讲解一下: 首先,数据仓库实际上就是数据库,也是由一张一张的数据表组成的,本质上没有任何区别,...

    在以往我们和客户的沟通过程中,大家经常会问到这样的一个问题,数据库和数据仓库有什么区别,我这里简单讲解一下:

     

     

     

    首先,数据仓库实际上就是数据库,也是由一张一张的数据表组成的,本质上没有任何区别,都是存放数据的。

     

    要说差别呢,可以从这几个角度来描述:

     

    第一, 数据库通常服务于业务,数据仓库通常服务于分析。我们通常所提到的数据库一般都是服务于业务应用软件的,不管这些软件是B/S架构还是C/S架构,例如企业里面常用到的ERP系统、OA系统,或者像我们手机上的点餐APP、网上购票的APP等等。特点都是用户在这些软件系统上操作,比如登录、填写个人的信息、修改个人资料、查询一条记录等等,数据通过这些软件程序和背后的数据库进行交互,在底层的数据表上进行增删改查的操作。所以,通常这些数据库是服务于各种各样跑在操作系统之上的各种业务系统、应用软件,更多的面向业务流程、业务管理。

     

    数据仓库就不一样了,很少有什么业务系统、分析应用是基于数据仓库来做的。更多的是通过各种BI可视化分析工具、ETL工具来访问数据仓库,最终是面向报表查询,数据分析服务的。

     

    第二, 数据库的数据来源来自各种业务系统软件程序的产生的数据,或者是由和这些业务系统软件交互的用户产生的数据。而数据仓库的数据来源则直接是这些业务系统的一个或者多个数据库或者文件,比如SQL Server、Oracle、MySQL、Excel、文本文件等。也可以简单理解为很多个业务系统的数据库往数据仓库输送数据,是各个数据库的集合体,数据仓库的建立是基于这些数据库之上的。

     

    第三, 数据库在设计的时候很少存放历史数据,通常只是描述某一个业务时刻的数据,随着业务系统的变化而变化;数据仓库为了分析的目的会存放大量的历史数据,因为是每天抽取业务系统数据库的数据每天存放起来,大部分的数据都是静态的。

     

    第四, 最核心的区别在于建模方式和数据的冗余。业务系统的数据库为了实现一个业务流程,在表的设计上通常采用的是三范式3NF建模方式,最小原子列不可细分、主外键等,通过一对多或者多对多的形式,减少数据冗余。而数据仓库在建模方式上既有三范式3NF建模,也有维度建模比如星型或雪花型的建模方式,通常一般都是使用Kimball 的维度建模。那么这种建模的方式都是反规范性设计的,保留了大量的数据冗余,为了查询的效率。所以,业务系统的数据库更多的是增删改操作,而数据仓库更多的是查询操作,这就决定了建模方式会有很大的差异。一个是面向业务流程,一个是面向分析服务。同时,为了底层架构的稳定性和健壮性,数据仓库还会进行底层表的分层设计,比如经常看到的ODS 层、Staging 层、Trans 层、Dimension 层、Fact 层、Data Mart 层等,都是为了分析的需要而进行设计。

     

    所以,简单总结。数据仓库的本质仍然是数据库,只是为了BI建设和分析的目的在底层表与表的关系建模设计上和传统基于业务系统的数据库建模设计上有很大的差异。传统数据库多增删改,数据仓库多查询分析。传统数据库服务于业务流程,通过业务软件来访问;数据仓库服务于BI分析,通过BI分析软件来访问。

     

    (全文完)

     

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    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息的有效性,还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。如果没有安全预警、授权或审计跟踪就可以更改信息,则无法确保信息的完整性。

    1.错误

    计算机和存储故障可能损害数据和损害数据完整性。防御确保选定的存储基础设施是通过适当的raid冗余和将重要数据存档作为服务的一部分来构建的。建议使用完整性验证软件来验证和验证数据。由于数据本身的性质因素,威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险(特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性)。

    2.数据删除和数据丢失

    数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。

    3.数据损坏和数据篡改

    由计算机或存储系统故障或存储系统故障引起的数据变化,以及由恶意个人或恶意软件引起的数据变化。欺诈数据修改也可能损害完整性。国防部在修改重要数据时使用版本控制软件维护其存档副本。确保所有数据都受到防病毒软件的保护。维护基于角色的所有数据访问控制,基于最小权限原则,已知的工作功能和业务需求。测试使用完整性检查软件监控和报告关键数据的变化。威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。

    4.意外修改

    缺少数据完整性和意外修改的最常见原因可能是用户故意更改数据但更改错误的数据,或者当用户错误地输入数据时。防御使用版本控制软件修改重要数据中的维护档案副本。确保所有数据都受到防病毒软件的保护。最小权限原则、作业功能和业务需求,对所有数据维护基于角色的访问控制。测试使用完整性检查软件监控和报告关键数据的变化。威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责表决权,控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。如果已经出现了数据被篡改的问题,那么可以向网站安全公司求救来解决,国内像SINESAFE,绿盟,启明星辰,鹰盾安全,等等都是解决数据被篡改的安全公司。

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    数据可视化是什么呢?

    通俗来说就是将数据信息通过二维图形和三维模型进行展现,让用户可以直观的看出数据的意义和趋势。

    数据可视化具体概念,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释,比较抽象。

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    有没有的比较好用的数据可视化工具?

    Smartbi作为成熟的大数据分析平台,具备可复用、 动静结合独特的展示效果,使得数据可视化灵活强大,动静皆宜,为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。

    除了支持使用Excel作为报表设计器,完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式,同时支持完整ECharts 图形库,支持各种各样的图形,包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形,借助于地理信息技术,还打造了地图分析功能。

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    Smartbi有免费版么?

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