数据科学家的典型一天
您是否想过数据科学家的一天通常会怎样？数据科学家需要探索提供给我们的数据并提供可行的见解，但是我们如何做到这一点，而这就是我们所做的一切？我们是否整天坐在电脑前进行编码？我们一整天都在读书吗？还是完全不同？让我向您介绍作为数据科学家的那一天。
首先，阅读和/或回复电子邮件
打赌你没想到这一点。像其他任何角色一样，数据科学家确实通过电子邮件与他人进行积极交流，我喜欢早上做第一件事。一些可能的电子邮件交换；
更新任何用户的需求
更新进度
与数据相关的交流，以更好地了解您的数据
与团队中其他人的合作
数据科学家不在孤岛上工作，我们必须与用户，项目经理和其他团队成员一起工作。因此，保持每个人的更新并停留在同一页面上可确保项目可以顺利进行。电子邮件是一种有效的方法。
接下来，处理数据
然后，当然，作为数据科学家，我需要每天处理数据。在任何时候我都可以；
清理数据
进行探索性数据分析和可视化
进行数据预处理和特征工程
培训模型与优化
所以，是的，在这段时间里，我将在计算机后面工作。尽管人们普遍认为，但我们（数据科学家）并没有记住我们使用的所有功能或代码片段（至少对我而言）。在线查找信息和解决方案的能力也是数据科学家技能组合的一部分。与您在电影中看到的不同，编码不仅仅是编写一行代码。我发现自己在编写代码时经常参考文档或StackOverflow。即使是最简单的任务，我也会定期在StackOverflow中进行简单的搜索，以查看是否可以进一步优化代码或编写更简洁的代码。
此外，如果您在数据科学家团队中工作，版本控制与编写代码同样重要。GitHub是为此目的而构建的，即使您还单独工作，也应该使用某种形式的版本控制（如果还没有的话）。覆写以前的代码而无法取回它是您不希望犯的错误，特别是如果您的新代码破坏了某些内容。我从经验上讲。
这是该过程的轻松描述。
然后，简报
您会听说，沟通是数据科学家必不可少的软技能之一。我不能足够强调这是多么的真实。演讲是数据科学家无法避免的一项任务，无论您的资历或工作的组织类型如何。在典型的一天，我可能会参加一个或多个涉及我某种形式演讲的会议。
为什么介绍很重要？因为您很可能是唯一知道自己所做的事情的人。您的用户/客户不知道您在做什么或做什么，并且项目经理可能没有您所在地区的专业。演示有助于更新进度的相关利益相关者，有助于根据您的技术评估来管理期望，并将您的分析转换为可操作的业务见解。
从事数据科学项目并不是要使用最佳算法或获得最佳准确性。项目的成功很大程度上取决于您的工作成果。因此，在您将发现结果传达给最终用户之前，没有任何分析方法会有所帮助。这意味着呈现技术术语并将其翻译成外行术语对于数据科学家的工作至关重要。
听起来很累，这是我作为数据科学家经常做的事情。
之后，编写报告/文档
现在，从技术上讲，报告和文档并不属于“典型的一天”，但我想我想在这里提一下以提供更完整的信息。每当我到达重要的时间范围或项目结束时，都需要为完成的工作提供某种形式的报告。
并非所有组织都可以这样做，但我认为这是一个很好的做法。报告时，您将尽可能地掌握技术。该报告的目的是记录您所做的工作，并为其他人希望复制您的工作提供参考。顾名思义，数据科学是科学界的一部分，可重复性和可复制性对于确保工作的可靠性至关重要。
不要小看文档的强度。听起来平凡，它将极大地造福他人，甚至使您自己受益，尤其是几个月后回头看代码时
最后，阅读研究文章
“典型的一天”到现在将结束。但这是9-5作为数据科学家的工作。对我来说，数据科学是生活，也是一种生活方式。因此，我经常下班后浏览社交媒体，以随时了解最新的数据科学技术。如果您选择合适的人，那么您的新闻源将不断更新该领域的最新新闻，而使用社交媒体将为您带来很多好处。
数据科学领域在可预见的将来是并且将会迅速改变。因此，养成阅读数据科学的变化和进步的习惯。每天只需要15至30分钟，这无疑将对您作为数据科学家的职业有所帮助。
而已。我作为数据科学家工作的典型一天。

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