execl怎么设置等高等宽
专升本考试内容包括什么？
专升本考试内容包括什么？
一、成人高考专升本考试科目：
根据报考专业来决定考试科目：
哲学、文学、历史学、中医、中药学（一级学科）：政治、外语、大学语文。
艺术类（一级学科）：政治、外语、艺术概论。
工学、理学（生物科学类、地理科学类、环境科学类、心理学类等四个一级学科除外）：政治、外语、高等数学（一）。
经济学、管理学以及职业教育类、生物科学类、地理科学类、环境科学类、心理学类、药学类（除中药学类外）等六个一级学科：政治、外语、高等数学（二）。
法学类：政治、外语、民法。
教育学（职业教育类一级学科除外）：政治、外语、教育理论。
农学类：政治、外语、生态学基础。
医学（中医学类、药学类等两个一级学科除外）：政治、外语、医学综合。
二、统招专升本考试科目：
文科（文史类、法学类、教育类、艺术类）：大学语文、大学英语、计算机文化基础。
理科（理工类、经管类、农学类、医学类）：高等数学、大学英语、计算机文化基础。
成人专升本与统考专升本的区别：
统招专升本难就难在考试录取上。只要考上，几乎都能拿到本科证和学士学位证。近几年从国家、从学校、从学生本人角度看来，举办统招专升本是解决专科生现实社会问题的一个理想的途径，专科同学一般都想上本科学校的，不愿就停留在专科层次上，每年都想报的人很多，竞争很激烈。
如何成为一名数据科学家？
大概是能制作出属于自己的数据地图吧。
这是我自己做出来的，集合了近10年来的数据分析职业经验，参考了数十份行业内的权威著作、白皮书等，结合数十万字的庞大学习资料，才有了这个。
指导别人前，自己也得有拿的出手的干货吧，不然怎么让人信服？
先说一个，如果题主只是为了高大上的title来的，那我劝你趁早放弃幻想，现实中数据科学家只是尊称罢了，没什么用，说不定别人转头就认为你是为他们服务的呢？
那这个概念是怎么来的？
程序员觉得自己不适合编程，产品经理觉得自己不适合做产品，统计会计觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来蛮高大上的，做的事情和我也没什么差距，我去试试？
嗯，基本上都是这样。
你们以为的：
这种人存不存在？存在，但醒一醒，数量很少，而且需要多年的历练。
据我了解，多个互联网大公司的数据leader，他们就是导导表，跑下数据，然后按业务需求把数据给别人，偶尔还帮其他部门做一些临时的需求，挖掘用户数据可能更多一点。
离数据科学家还远着，这就是现实。
但并不是没办法，成为数据科学家，还是有路可循。
1、数据科学家怎么来的？
先有Data science ，再有做此行当的人data scientists 。
science都是要做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是各类存储硬件，处理软件。奇妙的是研究对象是不同领域，所以一个data science过程，产出物可能仅仅一些常规知识，提示和决策，甚至可以拓展对某个领域认知。
2、数据科学家的类型
第一种，偏分析。
可以说，类似于商业分析这种，需要你懂行业，懂市场，懂公司运作，然后再去解决问题。
主要工作，基本上是清清数据，做做分析，出出报告，搞搞洞察，但随着大数据的到来，对模型建立能力、工具使用能力、数据处理能力要求更高了。
Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。
还得懂市场、经济、统计的知识。
第二种，偏算法。
研究类的升华，比如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究就得有成果，就得能落地（这句话不是我说的，是马老师）。
那这种就很好理解了，把算法从Research做到Product。
要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力倒是其次的。
3、数据科学家的核心技能
除了数据分析，还有什么？
其实数据科学在公司里的应用还是基础层次，老板招人可能只是想让公司赶上AI的末班车，但是不懂如何让数据成为生产力，噱头是主要的。公司越大，职位边界会越模糊。
所以，数据科学家应该拥有产品经理一样的嗅觉能力，或者仅仅次于程序员的代码能力。
不然你就会很迷茫，自己在产品和开发都没有话语权，逐渐变成了支持部门。
所以要在大方向上，更加积极一点，从insight到product，要全程参与，真的很培养能力，然后才能有数据话语权，这可不是写个python、sql或者etl就能实现的。