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Pandas和SQL不仅对数据科学家很重要，对数据分析和商业智能等类似领域的业内人士也很重要。

自 2016 年开始我的数据科学职业生涯以来，我一直想不断学习和提高自己数据科学的核心知识。

如果你想用由数据科学产生的见解来说服别人，同时展示技巧，让别人印象深刻，那么你就需要掌握讲故事的技巧。

虽然这篇文章可能更多算是一些趣闻轶事，但我觉得它的观点还是很有价值的。

本篇文章将讨论统计领域的一些基本术语，这些术语在统计数据分析中起着至关重要的作用。

虽然，从事数据科学并不一定需要任何学位或证书，但有时候，拥有一些学位或证书可以帮助你在求职时脱颖而出。

8年前的2012年，《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)发表了一篇题为《数据科学家》的文章，称其为21世纪最性感的工作。

随着数据日益成为大大小小组织的命脉，高管和项目经理们都在招聘数据科学家，他们不仅具备R、Python和机器学习技能，还需要具备一定的商业头脑。

你是否正在找数据科学家的工作，但不知道怎么写简历？如果没有合适的简历，你很难在第一次面试中脱颖而出。

在进入数据科学领域之前，以下几个问题很重要，可以用来评估数据科学是否真的适合你。