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构建业务问题的努力可能是数据科学家中注意到的最明显的特征。当然，这不仅仅取决于数据科学家，还取决于将他们带入决策阶段的领导力。 总结：将数据科学家聚集在一起讨论业务 总而言之，有一些讨论涉及数据科学家的角色被可以自动应用机器学习的新工具所取代。我强烈不同意。这些工具可能正在扼杀那些只编写代码而不进行解释的角色，或者只处理冰山一角的角色。


那些能够深入海洋的人可能不容易被替代。 它需要 荷兰手机区号 多种技能，在数据之前就付诸行动。数据科学不仅仅是讨论算法和调整模型。这就是理解为什么我们有这么多数据科学家做得非常出色并且来自科学、技术、工程和管理以外的不同领域的答案：这一切都是为了探索和使用硬技能作为可学习的工具，这将有助于交付业务改进。 在所有这些要点之后，一个重要的建议是确保数据从业者在处理技术问题之前了解业务本身。


与产品的接触是领导者可以送给数据科学家的最好礼物之一，大多数时候，这种努力将在不久的将来带来有价值的见解并加快项目进度。 技术团队离产品越近，他们看到的机会肯定就越大。 另一方面，请记住，数据整理的魔力只是实现业务目标的“方法”。通过理解它，我们可以推断，没有什么比业务专家更好地支持驱动数据项目了。 我邀请您思考什么样的数据科学家可能会真正改变您的业务，并建议您订阅我们的时事通讯，以便您可以随时了解与营销和业务相关的新鲜主题。