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时下，互联网大风盛行，数据科学家凭借“科学家”这一高大上的名称，成功盖过数据分析师的“名气”，被很多企业当作业务指导的“神明”。一旦企业在经营过程中，遇到业务发展问题，他们个就会想到找数据科学家处理，而不是数据分析师。
数据科学家主要分为哪几类，具体是什么？
应用数据科学家对于如何运用大数据有更好的理解。科学需要严谨，我认为数据应用植根于学术严谨，但是在应用层面工作。应用数据科学家的工作是先进行架设，再用大数据进行验证。每个人都会受惠于他们的研究发现和工具。
行业数据科学家用应用数据科学地解决某个具体的市场问题、行业、生意，实现利益化的单一目的。行业数据科学家得擅长沟通，能够让他们的发现应用于商业。将工商、经济和会计方面的经验应用在商业领域是他的价值所在。与商业分析师和商业顾问的角色有点相似。
数据分析师与数据科学家的区别
话不多说，我们先来看看数据科学家与数据分析师间的区别。其实，从角色定义上来看，这二者就有极大的不同。
我们通常认为，数据科学家必须具备3个关键学科的知识，才能称之为数据科学家，即：数据分析学科、统计学和机器学科。其中，机器学习涉及数据分析的过程，以学习并生成分析模型为主。这些模型可以对可见的数据，执行智能操作，无需人工干预。
而数据分析师，则只需具备数据分析学科与统计学科的知识即可。
基于数据分析家拥有3大核心技能，而数据分析师一般只需要具前2个技能，对比三合一与二合一，哪个性价比更高？由此，数据科学家更受到企业的青睐，在数据分析师面前“高一头”，似乎也就更加合理了。
然而，真的是这样的嘛？如果你冷静下来想一想，就会发现越品越有问题。
我们常说，术业有专攻，对于数据科学家和数据分析师而言，他们专攻的领域就有所不同，分析的方法差异性也很大，因此，我们不能说哪一个更好，应从哪个更适合企业来选择；
课程简介
让数据分析师、工程师，成长为数据科学家
弥补缺陷，掌握数据科学家应具备的全方位综合技能
学习到先进、前沿的算法模型及高性能技术，大大提升工作效率
掌握大数据治理、架构设计，提升宏观视角，决策企业战略
掌握项目管理能力，学会搭建数据团队，部门沟通协调，化利用资源
数据相关岗位的专业人士，如数据分析师，数据咨询顾问，大数据、机器学习、算法工程师等
数据相关部门的管理人士，如数据部主管、总监，首席数据官（CDO），CTO，CIO等
数据领域的研究或教育人士，如科研人员、研究员，高校数据相关专业教师等
需要具备CDA LEVEL 1+2的知识技能，包括数据分析、数据挖掘、大数据等技术
掌握java基础编程，python、R等相关数据分析编程软件，实现数据挖掘全流程
有一定的工作经验，具备良好的沟通交流能力
案例介绍
Cifar-10是由深度学习大师 Geoffrey Hinton 教授与其在加拿大多伦多大学的学生 Alex Krixhevsky 与 Vinoid Nair 所整理之影像数据集, 包含 6 万笔 32*32 低分辨率之彩色图片, 其中 5 万笔为训练集; 1 万笔为测试集, 是机器学习中常用的图片辨识数据集。Cifar-10 的所有图片被分为 10 个类别(飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、船、卡车)。
技能涉及
Keras、TensorFlow、MLP（多层感知器）、DNN（普通深度网络）模型、CNN（卷积神经网络）模型。
课程大纲
