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DataScientist（数据科学家）的日常？DataScientistJobMarket是怎样？数据科学家的面试流程，哪些问题必考？R,SQl要掌握到什么程度？以上这些问题，是想要求职Data岗的同学们产生问题最多的地方。今天学姐特邀职图教学组DataScience组组长导师，为大家一一解答！
数据科学家的日常是怎样的？
如果你想要将数据科学家作为未来的职业，了解Day-To-Day（每天的）工作职能是非常有必要的。一般而言，数据科学家的工作类型，可以分为这三大类。
1.ProductRelated（和产品相关的）也就是说你所做的模型和分析，都是和产品相关的，你的职责是和PM一起来，不断完善这个产品。具体如何做呢？
首先，DefinedProductRelatedMetric（定义产品相关的标准）。其次，是CreateTestModelstoImproveMetric（不断测试或者做模型，来优化你设计的Metrics）。
简单的说，如果你是做SocialMedia（社交媒体）产品的，你会很在意EngagementRate（参与率），如果你是Retailer（零售商），你会在意DailyVisitors（每天的顾客数），或者是门店的每天产品销售量。
最后，DeliverProductImprovement,ProposeNewFeatures（提供产品改进方案，提出新功能）。这个和Digital（数字化）更加相关，因为DigitalProduct（数字化产品）可以更快地迭代发布新的Features（功能）。
做产品相关的DataScientist，你需要去分析你的客户数据，市场的数据，看产品现有的反馈，看如何迭代产品。一般而言，30%的时间做分析，30%的时间做Testing（测试），30%的时间做Modeling，剩下10%的时间是做Pipeline（数据管道），Implementation（实现模型）和Communication（沟通）。在这个过程中，你需要和ProductManager（产品经理），Engineer（工程师），Researcher（研究员），UXDesigner（交互设计师），DataEngineer（数据工程师）这些人协作，因此CommunicationSkill（沟通技能）是非常重要的。这也是为什么很多时候，面试官会问你在过往的Project（项目）中，如何和其他人合作。
2.Marketing/SalesRelated营销/销售为什么强调这种DataScientist职位，是因为这个职位负责的事和钱息息相关的，还需要一些特别的技能。
做营销相关的DataScientist，你有哪些职责呢?
1.DefineMarketing/SalesEstimateMetrics
定义营销和销售审核的指标
2.DiscoverWaystoImproveTheMetrics
探索改进指标的方法
ImplementModelBasedOnTheDefinition
根据定义实现模型
3.MakeRe