下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
数据科学是很多技术的集合，通常包括统计学、编程、机器学习、分析、架构和工程等。许多博客和在线帖子都讨论了数据科学角色之间的差异。数据科学有无数的职务和描述。一个阵营将其角色定义为数据分析师、数据工程师、数据架构师、数据科学家和数据通用人才。另一个阵营对数据科学的角色也有自己的划分和描述。
读者应该理解一些数据科学的重要知识。除非你在一家拥有数据科学团队的大公司工作，否则在你的团队中有一位具有这些技能的人是很幸运的。这些工作描述在理论上适用于所有人，但实际上只适用于一小部分人。所以要做好身兼数职的准备。如果你将这些尝试应用到自己公司的数据科学中，那么请做好自己动手的准备。没有SQL数据库还想要抽取和存储SAP数据？我们会介绍这些内容。想要将数据抽取工作流程自动化？也会给你介绍的。本书将涵盖SAP数据到其表示层的所有内容。
我们的目的很明确：培养出一批公民数据科学家，他们懂得如何让数据科学在自己的组织中发挥作用。你可能没有任何资源来帮助你，当你要求这些资源时可能会遇到阻力。通常情况下，你必须先证明你的理论，然后才会有人帮助你。我们知道这些角色和责任没有明确的界定。我们希望给大家一个大概的介绍。如果你正在阅读本书，则证明你已经撸起袖子，准备好了做下面的所有工作——从创建SQL数据库到在PowerBI中呈现机器学习结果。