
今天，我准备了24张知识卡，和你一起复盘数据科学家养成和数据科学团队的养成这两个模块。在这两个模块里，我们一共讨论了8个话题，从方方面面分享了数据科学家所需具备的技能；也从组建一个团队的角度出发，让你更了解自己在团队中的角色；最后，我们还聊了雅虎研究院等知名团队，帮你拓展视野。

提示：点击知识卡跳转到你最想看的那篇文章，温故而知新。

## 数据科学家基础能力

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/77/ac/77d37005073f805e73268446179428ac.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/308)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/d0/de/d0d025f6b77fb6aeebcf57e7e97a02de.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/311)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/b1/ec/b138ca051e5f0d29727d062892c617ec.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/316)

## 数据科学家高阶能力

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/35/5d/35d8e298059c06428012c2a3ce725e5d.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/382)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/79/29/7995ddec3b3e68ed5afb66989868af29.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/385)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/7a/e6/7a2b68019dc09fd52321e614e3bf90e6.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/388)

## 数据科学家职场话题

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/62/d9/62fcfe490d4662d5c1098b17639d63d9.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/2504)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/1e/a7/1ed45672efb5e31ff5d17286e76566a7.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/2565)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/b6/66/b67542b632fe4f1c74e08f25bc009b66.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/2625)

## 数据科学家套路

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/f8/9c/f8b466ed45fe7fbf75f212963a4fe39c.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/10801)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/cf/eb/cf35a602d9f2098a811d84b967fe82eb.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/10972)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/13/92/1346bc162e74628b092a17a68ccc5d92.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/11307)

## 数据科学团队基础

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/59/8a/59dd0b56af51be5fc0d555bcb917e88a.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/13471)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/2d/06/2d2d84f857385eca986259266baa9f06.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/13665)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/69/9c/6937b4105045252168b7f17911aaf69c.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/13816)

## 数据科学团队招聘

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/6c/0c/6cae27e473c86e9f92a3c2552a22a80c.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/3261)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/86/34/8603206014689249a8062387d84c7e34.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/3361)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/ab/ae/ab015415d9b2b5ab2a448e2e5eae02ae.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/3614)

## 数据科学团队高级话题

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/f5/f3/f5d35ee1d6aeb18c6a252db42215faf3.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/156)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/a1/e3/a11e61cf408dd59e11f7e8f2a407a7e3.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/3744)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/bd/fd/bd16eef4d26c147ee731eb50d5d604fd.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/3909)

## 著名数据科学人工智能团队漫谈

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/00/ad/00d19818186b073dab6b0a248b24a8ad.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/379)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/8b/60/8b808afc90cad6fd25f6280ef180ef60.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/40617)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/30/50/30336b4409f71aef67c710bafd5f0e50.jpg" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/40765)

## 积跬步以至千里

最后，恭喜你学完了这个模块的所有内容。不管你是一名数据科学或人工智能的初学者，还是已经积累很多宝贵的经验，亦或要组建自己的数据科学或人工智能团队，都希望这一模块的内容对你有所帮助和启发。

学无止境，选择了人工智能这条路，就意味着我们选择了一种生活方式。今天就让我们以几句诗结尾，作者是我很喜欢的美国诗人罗伯特·弗罗斯特（Robet Frost）。

Two roads diverged in a wood, and I—

I took the one less traveled by,

And that has made all the difference.

树林中分出两条路，而我——

我选择了那条少有人走的路，

从此一切与众不同。

欢迎你给我留言，和我一起交流讨论。


