andhya Gopalan： 我们所有的项目都是与客户直接合作，与他们共同打造，并为他们服务。因此，客户反馈是对我们业绩的有力证明。不仅要听取他们的评价，还要了解这些反馈如何帮助他们的业务发展。从广义上讲，对业 企业电子邮件列表 务的影响仍然是最关键的因素。
学家的人的建议
您认为数据分析师和数据科学家需要具备哪些最重要的技能，包括技术技能和软技能？
Sandhya Gopalan： 精通机器学习所需的数学知识，例如线性代数、微积分和概率。成为一名机器学习从业者，无需亲手编写各种机器学习算法。我们拥有丰富的库。但理解算法机制、输入参数和输出解释至关重要。机器学习既不是灵丹妙药，也不是黑匣子。缺乏理解会导致分析模型效率低下，任由事情发展。探索和实践 的成功和知名度与其员工的专业 针对类似问题/用例的研究论文，能够带来切实的改变。向企业直观地解释数据科学项目/解决方案的见解和结果，这一点至关重要。讲故事是一项重要技能，与任何技能一样，需要大量练习。最重要的是，持续学习和好奇心有助于长期发展。此外，编写程序的能力也是一项重要技能。
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？
Sandhya Gopalan： 现实世界的数据确实嘈杂且混乱。很少有原始数据能够被处理，就像发现独角兽一样。因此，培养清 印度尼西亚号码列表理杂乱数据、处理数据缺失值的技能至关重要。数据科学项目中 40-50% 的精力都花在数据处理和特征工程上。学习遵循编码和编程标准来创建可读且可重用的组件，在数据科学中与在软件开发中一样重要。
您对新手、数据科学学生或希望在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
Sandhya Gopalan:
- 学习机器学习背后的数学
- 花更多时间进行数据处理和探索，并学习相关的各种技术
- 永远不要将数据视为理所当然，并始终使用统计证据来证明行动的合理性
- 理解并练习实现不同的机器学习算法。持续开发新项目，并通过 Github、博客等平台进行展示。