資料科學家是組織內資料科學或資料科學的專家。也就是說，他是負責提取和解釋數據以獲得有助於提高公司績效的相關資訊的專業人員。接下來，我們將更詳細地了解它的職能是什麼，它需要哪些技能和知識，以及為什麼它是公司內越來越有價值的人物。
資料科學家是什麼、功能以及它對行銷的貢獻
資料科學家的職能是什麼？
資料科學家的形象可能因公司而異，但一般來說，這些是他們最顯著的功能：
資料提取。組織收集並擁有大量可以為自己謀利的數據，而數據科學必須能 貝里斯電話號碼數據 夠獲得所有有用的信息。
資料清除或清理。收集資料後，有必要對其進行過濾並丟棄那些既不必要也不重要且也可能扭曲結果的資料。這方面是能夠繼續進行資料處理的關鍵。
數據處理。它包括數據處理以獲得有價值的資訊。此時，不同的學科開始發揮作用，目的是理解數據、識別數據之間的模式和關係，並最終驗證它們。為此，可以使用統計和分析技術、專用軟體、自動化系統、機器學習工具等。
數據可視化。為了讓每個人都能理解結論和訊息，數據科學也必須知道如何有效地呈現數據。
資料科學家應該具備哪些知識和技能？
一般來說，公司通常尋找的資料科學家角色是電腦或電信工程師，但他們也可能需要接受過統計、數學、經濟學、商業管理或某些專門培訓的人員。作為一名資料科學家，擁有程式設計知識、分析技能和商業願景非常重要。讓我們更詳細地了解通常需要的技術知識和技能。
程式設計：精通Python、R或SQL等程式語言來操作資料庫、實作自動化學習系統、與應用程式和網站整合、執行統計分析等。
統計和數學——這為研究、理解模式、處理數據和形成假設等提供了理論框架。資料科學家通常需要掌握的一些統計技術包括資料建模、聚類和預測分析。
資料庫：了解如何提取和管理大量資料並將其與其他資訊來源交叉引用。
機器學習和深度學習：通常，資料科學家通常被要求理解、掌握和知道如何開發演算法和模型，使電腦能夠從資料中學習模式、執行任務和解決複雜問題。
大數據：熟悉Hadoop或Spark，它們可以處理大量資料
隱私和資料處理法規：了解與資料管理和保護相關的道德影響和法規。
除此之外，資料科學家還必須能夠識別和改進流程，以提高效率並獲得更高 如何推廣你的顧問業務【內含10個有效技巧】 品質的數據，並與其他團隊（例如業務分析師或開發人員）合作。為此，還需要具備以下技能或軟技能：
為什麼行銷公司應該有資料科學家？
數據科學簡介是目前公司最需要的資料之一，因為它可以為制定戰術決 目錄 策提供大量價值，並幫助集中行銷和銷售策略等。以下是組織需要資料科學家的一些原因：
基於真實數據的決策：資料科學家提供的資訊使您能夠根據數據而不僅僅是直覺或經驗來支援和製定策略決策。
提高效率：數據科學可以幫助確定流程改進，從而提高效率，並通常降低成本。此外，任務的自動化和基於演算法的系統的實施鼓勵員工專注於更具策略性和更少的例行任務。
客戶滿意度和保留率：客戶聚類或客戶行為和偏好分析使我們能夠為他們提供更個人化的解決方案，這轉化為更高的滿意度和保留率。此外，資料科學可讓您了解客戶流失率或客戶取消率及其生命週期價值，這對於預測您的決策和預測它們非常有用。