0的16進(jìn)制是多少？0的十六進(jìn)制中也是0。無論在任何進(jìn)位制中，0的地位是不難以難以撼動(dòng)的。它時(shí)總一直保持自己既不是正數(shù)也不是負(fù)數(shù)的地位?？傊M(jìn)位制的區(qū)別只是只是相對(duì)而言它的數(shù)位上的數(shù)不同。如二進(jìn)制上的

0的16進(jìn)制是多少？

0的十六進(jìn)制中也是0。無論在任何進(jìn)位制中，0的地位是不難以難以撼動(dòng)的。它時(shí)總一直保持自己既不是正數(shù)也不是負(fù)數(shù)的地位?？傊M(jìn)位制的區(qū)別只是只是相對(duì)而言它的數(shù)位上的數(shù)不同。如二進(jìn)制上的“十位數(shù)”是以1當(dāng)2，十進(jìn)制的“十位數(shù)”是以1當(dāng)10，十六進(jìn)制的“十位數(shù)”是以1當(dāng)16。

python怎么取各個(gè)數(shù)位的數(shù)？

a12345取個(gè)位:b(a/1)a取十位:b(a/10)取百位:b(a/100)以此類推。假設(shè)不成立鍵入的數(shù)是n,n不為0n某數(shù)whilengt0。(n,r)divmod(n,10)printr其中(n,r)divmod(n,10)r是個(gè)位數(shù)。n是其它高位數(shù),divmod包涵除和求余數(shù).?；蛘哂肹int(i)ofiintostr(n)]str(n)把數(shù)變得字符串int(i)把字符串里的字母變的數(shù)字。

如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？

大致是能可以制作出屬于什么自己的數(shù)據(jù)地圖吧。

這是我自己做成什么的，整數(shù)集了近10年來的數(shù)據(jù)分析職業(yè)經(jīng)驗(yàn)，建議參考了數(shù)十份行業(yè)內(nèi)的認(rèn)可著作、等，特點(diǎn)數(shù)十萬字的龐然學(xué)習(xí)資料，才有了這個(gè)。

幫助別人前，自己也得有拿的隨意出手的干貨吧，要不怎末心悅誠(chéng)服？

先說一個(gè)，假如題主只不過目的是高端大氣上檔次的title來的，那我勸你我勸你先放棄幻想中，現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)科學(xué)家只不過稱呼只不過，好像沒什么用，沒準(zhǔn)別人扭頭就認(rèn)為你是為他們服務(wù)的呢？

那這個(gè)概念是咋來的？

程序員覺著自己不更適合編程，產(chǎn)品經(jīng)理總覺得自己不適合我做產(chǎn)品，統(tǒng)計(jì)會(huì)計(jì)感覺自己天花板又低，咦，這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位聽起來蠻逼格高的，想要做的事和我也其實(shí)沒什么差距，我去試下？

嗯，基本全是那樣。

你們以為是的：

這種人存不存在地？存在，但醒一醒，數(shù)量一般很少，但是需要多年的歷練。

據(jù)我所了解，多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大公司的數(shù)據(jù)leader，他們應(yīng)該是導(dǎo)導(dǎo)表，跑下數(shù)據(jù)，然后按業(yè)務(wù)需求把數(shù)據(jù)給別人，偶而還幫各個(gè)部門做一些原先的需求，深處挖掘用戶數(shù)據(jù)很有可能更多一點(diǎn)兒。

離數(shù)據(jù)科學(xué)家還遠(yuǎn)著，這就是現(xiàn)實(shí)。

但并也不是沒辦法，成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是大路可循。

1、數(shù)據(jù)科學(xué)家咋來的？

先有Data science，再有做此行當(dāng)?shù)娜薲atascientists。

science也是要做實(shí)驗(yàn)的，實(shí)驗(yàn)的對(duì)象是數(shù)據(jù)，方法是dm，ml，dl等，儀器是各類存儲(chǔ)硬件，去處理軟件。百變的是研究對(duì)象是不同領(lǐng)域，所以才一個(gè)datascience過程，產(chǎn)出物可能并不一些常規(guī)知識(shí)，提示和決策，甚至也可以學(xué)習(xí)拓展對(duì)某個(gè)領(lǐng)域認(rèn)知。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型

第一種，偏分析什么。

可以算，像商業(yè)分析這種，需要你懂行業(yè)，懂市場(chǎng)，懂公司經(jīng)營(yíng)管理，然后再再去能夠解決問題。

主要工作，基本都是清清數(shù)據(jù)，多做做總結(jié)，出出報(bào)告，搞點(diǎn)敏銳的洞察，但與此同時(shí)大數(shù)據(jù)的到來，對(duì)模型組建能力、工具使用能力、數(shù)據(jù)處理能力必須了。

Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得會(huì)。

還得懂市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。

第二種，偏算法。

想研究類的升華，比如說阿里達(dá)摩院，也算一個(gè)成本部門，是部門就得有產(chǎn)出，是研究什么就得有成果，就得能落地（這句話也不是我說的，是馬老師）。

那這種就非常好再理解了，把算法從Research做到Product。

沒有要求會(huì)更高，NLP，數(shù)據(jù)挖掘，推薦算法，CV，業(yè)務(wù)邏輯，需求管理，編程能力確實(shí)或者的。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)家的核心技能

除開數(shù)據(jù)分析，還有一個(gè)什么？

當(dāng)然數(shù)據(jù)科學(xué)在公司里的應(yīng)用還是基礎(chǔ)層次，老板大量招人肯定僅僅想讓公司趕得上AI的末班車，但看不懂如何讓數(shù)據(jù)下一界生產(chǎn)力，噱頭是主要的。公司越大，職位邊界會(huì)越什么都看不清楚。

所以，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該要強(qiáng)大產(chǎn)品經(jīng)理一樣的的嗅覺能力，也可以僅僅次程序員的代碼能力。

不然的話你變會(huì)很迷茫，自己在產(chǎn)品和的新都沒有話語(yǔ)權(quán)，慢慢的變的了支持部門。

所以我要在大方向上，極其積極主動(dòng)地一點(diǎn)，從insight到product，要全程參與，真有很培養(yǎng)能力，然后才能有數(shù)據(jù)話語(yǔ)權(quán)，這可也不是寫個(gè)python、sql或者etl就能實(shí)現(xiàn)的。