我想问个问题：数据科学家 需不需要很好的编码能力
首先，必须强调在于 编码能力对于每个人 都是很重要的，也很显然，写代码能力越高越好
但是，人的精力是有限的。
有个词叫 造轮子，那么精力应该是放在 业务应用 等 还是放在不停的写算法实现上面。
这个我更想听听工业界的声音。
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首先，必须强调在于 编码能力对于每个人 都是很重要的，也很显然，写代码能力越高越好
但是，人的精力是有限的。
有个词叫 造轮子，那么精力应该是放在 业务应用 等 还是放在不停的写算法实现上面。
这个我更想听听工业界的声音。
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3 个回复
sumnous - 数据挖掘女博士
赞同来自: July 、lucasyang 、Eunice 、CBF_genominer 、诺曼蒂克·code·D·杨 、Mad_MT更多 »
首先，有意识的锻炼、提高自己的编码能力，这是一个重要的工作。
其次，数据科学家主要打交道的是数据与产品线（业务应用），要有敏锐的直觉去分析并解读数据，并协助支持产品线。而分析、处理数据需要熟练掌握一些工具，例如R，Python，或者一些脚本Shell，对于文本分析的话awk是一个很好的工具。这也可以算编码能力的一部分。
再次，数据挖掘工程师需要了解基础的数据挖掘与机器学习算法，以便在遇到需求的时候可以快速判断可以使用的解决方法，当然在具体使用算法的时候可能也需要代码调试、改写的能力。目前工业界最多的做法就是找到解决问题的算法后改写或者重新实现以适应应用场景。
最终，好的数据科学家的直觉非常灵敏，这些都是靠长期的项目积累以及平时有意识的自我提高得来的。
共勉～