如何解释数据科学 _人工智能

数据科学有其自己的语言。因此, 如果你希望至少有一点机会在明天的企业界中生存-由于其专注于收集和分析数据-最好从昨天开始学习该术语。
幸运的是, 受到TechCrunch上” 如何讲启动” 一文的启发, 在线数据科学学校srcmini在这里为你提供了很多常见的数据科学术语和引号, 以帮助你：
【如何解释数据科学】(注意：这是一种很有趣的尝试。这是否成功是一种观点, 并可以展开辩论。不应将其视为认真的或冒犯性的事实。)

数据科学家-普通程序员所寻找的工作所获得的薪水与顶级程序员所能得到的一样多。有时也被称为” 数据分析师” 。单击发推。
统计人员-无法编程的数学家。点击鸣叫
“ 我们的公司已经准备好大数据了” -我的软件供应商的销售量很大。点击鸣叫
“ 我们衡量一切” -我们绝对不知道要衡量什么。点击鸣叫
精通数据的经理-活跃于市场营销, 销售或HR的经理使用的标题, 他们在其简报中添加了饼图。点击鸣叫
“ 关联并不表示因果关系” -我们查看了错误的数据集, 因此无法得出任何结论。通常以图形表示, 以创造增加价值的错觉。点击鸣叫
机器学习-大数据供应商的销售和营销部门用来确保其年度奖金的统计技术。 (另请参阅” 我们的公司已准备好大数据” )单击以鸣叫
首席数据科学家(CDS)-前CTO(另请参见数据科学家)
Hadoop-用于分布式计算的开源软件。数据科学家在谈论大数据时似乎有配额, 每两个句子就删除一个名字, 但大多数人只知道徽标是一头黄色的大象。点击鸣叫
“ 成为数据科学家是21世纪最性感的工作。” -尽管在数据科学行业中经常使用引号, 但仍缺少统计基础的证据。
数据科学训练营-猎头公司本身就是一所学校。点击鸣叫
“ 我们以很小的样本量预订了这些结果” -我们的财务预算不足以进行统计上的重要数据分析。
“ 我们实施了以数据为依据的决策流程” -过去我们一无所知。点击鸣叫
“ 我们使用最先进的预测建模技术来预测结果” -我们运行线性回归模型, 然后忽略结果。
“ 有显着影响, 但是……” -数据科学家或统计学家在将数周的工作投入分析后使用的句子开始法, 结果看上去像鱼腥似的, 且不符合预期, 并且没有时间重做分析。点击鸣叫