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数据科学的演变：现代端到端数据科学家的新时代技能
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数据科学的演变：现代端到端数据科学家的新时代技能
从 Python 脚本到数据工程、MLOps 和 GenAI
20 世纪 80 年代，华尔街发现物理学家擅长解决复杂的金融问题，这让他们的公司赚得盆满钵满。成为“量化分析师”意味着加入当时最热门的职业。
量化二十年后，在 2000 年代后期，当世界处于大数据革命的边缘时，类似的趋势也出现了，因为企业寻求能够筛选所有数据以获取见解的新一代专业人员。
这个新兴领域被称为数据科学。
数据科学2018 年，我从学术界转向工业界，同时完成了我的前沿癌症治疗建模博士学位，为澳大利亚最大的银行之一工作。
和我一起的还有来自澳大利亚顶尖大学的另外七名博士生，他们都专攻不同的领域，从糖尿病研究和机器学习到神经科学和火箭工程。
有趣的是，我们所有人最终都发现自己在银行的大数据部门工作——直到今天我们仍在开玩笑。