-
定量分析：
数据科学家大部分时间都在通过分析复杂系统产生的数据来研究其行为。定量分析是数据科学技能的核心，它可以帮助你建模复杂的结构或分析大型数据集。
作为一名经验丰富的数 决策者电子邮件列表 据分析师，你必须超越客户流失模型或客户生命周期价值模型等常见模型，学习更复杂的模型，例如供需模型、经济最优的供应商匹配方法，以及如何构建公司增长渠道模型，从而更好地量化哪些增长途径最具价值。定量分析是一项重要的数据科学家技能，析、扩展数据策略以及实施机器学习的能力。
-
机器学习：
如果你有统计学 外拨电话 vs 冷拨电话或经济学背景，那么在所有数据科学技能中，机器学习会最吸引你。机器学习是一组基于数据集进行训练的算法，用于进行预测或采取行动来优化某些系统。例如，监督分类算法用于根据历史数据将潜在客户分为贷款前景好的和贷款前景不好的。
机器学习还包括深度学习、强化学习、自然语言理解、计算机学习是数据科学家的核心技能之一，它要求你在企业中应用现代机器学习方法，并了解现实世界数据和设置的注意事项。
如果你对机器学习有着浓厚的兴趣，你或许可以帮助创建原型来测试假设、选择和创建功能，并识别现有机器学习系统中的优势和机会领域。作为一名数据科学专业人士，你将能够利用主题模型在海量文档中发现隐藏的主题，或运用数据模式，结合基因组学和早产等医疗保健领域的实际案例进行决策和预测，从而获得巨大的满足感。
-
产品直觉：
产品直觉是数据科学家对系统进行定量分析的基本前提之一。产品知识作为数据科学家的技能组合，意味着理解生成数据科 新增項目学家所分析的所有数据的复杂系统。产品直觉将使您能够深入了解产品，从而能够对系统在发生变更时的行为方式提出假设。