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  工作职责：支撑公司平台+产品算法研发；项目定制化（模型+算法代码开发）；

  工作特点：“数据准备”阶段要消耗大量时间精力，例如：“数据清洗”和“特征工程”；

  数据清洗：简单说，我们收集到的原始数据是不能直接拿来用的，需要剔除原始数据中繁杂、冗余的信息，处理成可被模型解读的特征。这项听起来神秘且似乎有趣的工作，其实是繁复且枯燥的；

  工作背景：在信息爆炸、社会转型时代变迁的当下，几乎所有企业都逐渐意识到数据的重要性，大家企望通过数据互通，达到合作共赢的目的，而数据科学家就为了实现这个目标不可或缺的重要角色；

  工作价值：数据科学家要一直探索新的技术和方案，解决数据安全和隐私性保护问题；

  “大数据行业不仅能为企业赋能，实现更高的商业经济价值，还能推动国家经济的一直增长和发展为人民生活提供更便捷高效的解决方案。希望有更多的年轻人加入这个行业，成为用数据说话，用虚拟数据解决现实问题的人。”

  工作经历：起初在大数据行业做咨询顾问，在自我发现与挖掘过程中坚定选择了成为大数据分析师；

  工作价值：利用大数据技术服务于政府+企业，通过数据分析实际解决其业务流转中的问题，提升政府的数字化治理水平，促进企业的数字化转型；

  工作流程：深度了解客户的真实需求和政府/企业当前业务情况，明确其痛点，收集数据来进行分析，产出报告或可视化看板，依据报告内容诊断问题并给出解决方案；

  工作压力：每次上线的前一天是最紧张的，客户聚集涌入是否会带来系统崩溃瘫痪、bug不断，精神长时间极度紧绷状态要自己不断探索高效减压的方法，从而快速投入到风险预估和解决实际问题中；

  “大数据行业是一个有广阔前景且上升空间非常大的行业，无论是现在的政策导向，还是市场需求，都能够正常的看到慢慢的变多的企业走向数字化运营，整个行业的发展一定会慢慢的好...”

  无论是克服枯燥繁冗工作、追求精益求精的数据科学家，还是不断提出问题、察觉缺陷和解决实际问题的数据分析师，他们是帮企业数字化转型的领路人。

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