成为数据科学家：统计学在大数据时代的重要性

"这篇文章主要探讨了数据科学领域中的一个著名问题，即‘45问题’，但具体问题内容并未在摘要中明确给出。文章提到了数据科学家的角色和重要性，并引用了Facebook对数据科学家职责的描述，强调了这个职业在IT行业的关键地位。同时，文章还提及了一系列与数据科学相关的主题，包括大数据时代的统计学思考、AWS上的机器学习实践、PageRank的链接作弊分析、奇异值分解在简化数据中的应用，以及如何成为一名数据科学家的路径。此外，还分享了业界专家的观点，如连城对大数据场景的理解和松本行弘开发新语言Streem的原因。" 在IT行业中，数据科学家是一个迅速崛起并至关重要的角色。7.3节提到的“45问题”可能是一个特定的数据分析或统计挑战，但从描述来看，具体的细节并未提供。数据科学家的工作涵盖了广泛的技能集，包括编程（如Python）、统计分析（如R语言）、大数据处理（如Hadoop）、机器学习以及有效地沟通结果。Facebook的数据科学家不仅需要处理和分析大量数据，还需要设计算法和开发产品，同时具备解释复杂分析结果的能力。 大数据时代的统计学思考强调了在海量数据背景下，传统统计方法的适应性和创新。在AWS上构建第一台机器涉及到云端计算资源的利用，这对于数据科学家进行大规模数据分析至关重要。PageRank的链接作弊方法剖析可能涉及搜索引擎优化（SEO）中的不正当策略，以及如何通过数据科学来识别和应对这些策略。 奇异值分解（SVD）是线性代数中的一个重要概念，用于降低数据维度和提取关键信息，对于简化大数据集尤其有用。在机器学习产品开发中，理解并应用这些技术是构建高效系统的基石。 如何成为一位数据科学家，通常需要掌握编程、统计学、机器学习的基础知识，同时具备业务洞察力和良好的沟通技巧。书中的专题可能会讨论学习路径、实践经验以及个人发展建议。 连城和松本行弘的观点提供了行业领导者对于大数据和新语言开发的洞见，反映了技术发展和行业需求的变化。码农和技术理想的部分则可能探讨了技术人员在职业发展中的挑战和追求。 这个资源围绕数据科学的核心概念、实践应用以及个人成长展开，旨在帮助读者理解和进入这一高需求的领域。