团队的其他成员使用不同的工具，但我们所有人共同的一件事是从命令 shell 执行任务？。
您的数据团队中有哪些不同的角色和技能？
Sahil： 团队包括各种角色，例如数据工程师、机器学习工程师、弹性搜索工程师、DevOps 工程师，他们各自拥有技能
帮助描述一下您的团队今年正在解决的一些问题的例子？
Sahil： 我们从事网络安全市场，构建使用原始日志解决各种问题的产品，并使用 ML/DL 模型来自域相关问题。
您如何衡量团队的表现？
Sahil： 通过对一系列问题提供高效、优化的解决方案，其中包括个人成长，包括时间管理、学习新技能、为其他办公室成员提供培训等等。
数据科学行业准备情况
各行各业是否希望了解如何利用数据？他们是否拥有所需的数据？
Sahil： 我想说，网 在此阶段应考虑以下细微差别： 络安全领 域的专业人士已经实现了许多不同的应用程序，同时也提出了实现 ML/DL 用例的新想法。
众所周知，数据量巨大，现在作为数据科学家，我们需要决定大数据市场中所需的数据集是什么，以解决问题。
无论是基于行业 还是基于技术领域，数据科学面临的三大问题是什么？
萨希尔： 在网络安全方面，
（i）网络钓鱼/恶意检测
（二）数据保护
（三）异常检测
对有志于成为数据科学家的人的建议
您认为数据分析师和数据科学家需要具备哪些最重要的技能，包括技术技能和软技能？
Sahil： 快速学习新技能的乐趣是唯一必要的因素，其他所有技能，例如深度学习、统计学、沟通、可视化、大数据以及其 他核心 临时邮箱概念，都可以随着时间的推移逐渐掌握。为什么速度很重要？数据科学是一个瞬息万变的领域，我们每天都能在到大量不同的研究论文，因此，速度总是有益的。