数据科学生命周期：分步说明 [2022]

已发表: 2021-01-06

数据就是现在，它已经在创造未来。由于缺乏明确性，许多数据科学概念被混乱所笼罩。对数据科学项目的一般理解通常笼罩在一片模糊的阴影中。大多数人对这个过程的进展没有具体的理解。

从获取数据的第一步到分析和结果呈现，数据科学生命周期是一个明确的过程，包含五个重要步骤。继续阅读以清楚地了解所有这些，以及整个数据科学生命周期。

数据科学生命周期

1. 收集数据

首先要做的是从可用的数据源中收集信息。诸如 MySQL 之类的技术技能用于查询数据库。有一些特殊的包可以将来自特定来源（例如 R 或 Python）的数据直接读取到数据科学程序中。您可能会发现多种数据库，例如 Oracle、PostgreSQL 和 MongoDB。另一种选择是通过 Web API 和爬取数据获取数据。 Twitter 和 Facebook 等社交媒体网站允许其用户通过连接网络服务器来处理数据。

收集数据的最传统方式是直接从文件中获取。可以通过从 Kaggle 下载或以制表符分隔值 (TSV) 或逗号分隔值 (CSV) 格式存储的预先存在的信息来完成。由于这些是纯文本文件，因此需要特定的解析器格式来读取它们。

2. 清理数据

下一步就是清洗数据，指的是数据的擦洗和过滤。此过程需要将数据转换为不同的格式。它是处理和分析信息所必需的。如果文件是网络锁定的，那么还需要过滤这些文件的行。此外，清洗数据也构成提取和替换值。在丢失数据集的情况下，替换必须正确完成，因为它们可能看起来像非值。此外，列也被拆分、合并和撤回。

3. 探索数据

现在必须在准备好使用数据之前对其进行检查。在商业环境中，数据科学家完全可以将可用的数据转换为企业环境中可行的数据。这就是为什么首先要做的是数据探索。数据及其特征需要检查。这是因为不同的数据类型，如名义和有序数据、数值数据和分类数据需要不同的处理。

在此之后，必须计算描述性统计量。这样就可以提取特征并测试重要的变量。重要变量大多用相关性检验。即使其中一些变量是相关的，这并不意味着因果关系。

在机器学习中，使用了特征。这有助于数据科学家挑选出代表相关数据的属性。这些可能是诸如“姓名”、“性别”和“年龄”之类的东西。此外，数据可视化用于突出数据中的重要趋势和模式。通过条形图和折线图等简单的辅助工具，可以充分理解数据的重要性。

4. 建模数据

在清理和探索数据的基本阶段之后，是建模阶段。它通常被认为是数据科学生命周期中最有趣的部分。数据建模的第一步是最小化数据集的维度。每个值和特征都不是预测结果所必需的。在这个阶段，数据科学家需要选择直接有助于模型预测的基本属性。

建模包括相当多的任务。例如，可以训练模型通过分类进行区分，例如通过逻辑回归作为“主要”和“促销”接收的邮件。通过使用线性回归也可以进行预测。对数据进行分组以理解支持这些部分的逻辑也是一项可实现的壮举。例如，电子商务客户被分组，以便可以了解他们在特定电子商务网站上的行为。这可以通过层次聚类或借助 K-Means 以及此类聚类算法来实现。

预测和回归是用于分类和识别、预测值和聚类组的主要两种设备。

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5. 解释数据

解释数据是数据科学生命周期的最后也是最重要的时刻。数据和模型的解释是最后一个阶段。泛化能力是任何预测模型能力的关键。模型解释取决于其概括未来数据的能力，这些数据是模糊的和看不见的。

数据解释是指将数据呈现给普通外行，即对数据没有技术知识的人。在生命周期开始时提出的业务问题以交付结果的形式得到回答。它与通过数据科学生命周期过程发现的可行见解相结合。

可操作的洞察力是展示数据科学如何提供预测分析甚至规范分析的关键部分。这使人们知道如何复制积极的结果并避免消极的结果。如果您学习数据科学，您将能够正确理解数据科学生命周期。

此外，这些发现需要适当地可视化。这是通过确保最初的公司关注支持它们来完成的。所有这一切的最大方面是简洁地表示所有这些信息，以便它对相关业务实际上是有效的。

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结论

总而言之，这是每个数据科学学生都应该熟悉的数据科学生命周期的五个基本步骤。然而，完成工作的不仅仅是基本的数据技能。最重要的技能之一是提供清晰和可操作的叙述的能力。

获得和转换的数据的呈现必须简洁明了，以使观众能够理解。与大多数地方一样，沟通是这里成功的关键。数据科学生命周期的核心是现有目标、数据内容和分析方法之间的相互作用。

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数据科学家的平均工资是多少？

由于数据科学有如此多的重要应用，它确实随着我们对数据和技术的日益依赖而成为趋势图。数据科学家的供需之间存在巨大差距，这使其成为 2022 年收入最高的领域之一。
拥有 5 年经验的数据科学家每年的收入约为 300,000 美元。一个体面的数据科学家的年收入约为 123,000 美元，而数据科学家的平均年薪约为 91,000 美元。这只是基本工资。数据科学家还可以在 1000 美元到 17000 美元之间获得约 8000 美元的有吸引力的媒体奖金。

为了成为一名数据科学家，应该选择什么样的职业道路？

数据科学是一个比任何其他领域都能给你带来更好回报的领域，但它要求你遵循一定的职业道路，成为一名值得称道的数据科学家。首先，您必须获得计算机科学 (CS)、信息技术 (IT) 或数学学士学位。完成学位后，您应该在进入大型游戏之前获得作为数据分析师或初级数据科学家的入门级工作经验。数据科学是一个至少需要硕士学位或博士学位才能获得更大机会的领域。您也可以在入门级工作的同时获得硕士学位。资格在您的晋升中起着重要作用。完成高等教育后，您可以申请高级数据科学家的职位。

数据科学家需要什么？

今天，数据正在统治世界。从波音 787 飞机到我们每天使用的手机，这个世界上的一切都在消耗和生成数据。如果您只是在 Google 上搜索，您正在生成数据。您喜欢 Instagram 上的帖子，您正在生成数据。
我们身边有这么多数据，我们需要一个可以处理它并从中提取有意义的东西的人，这就是数据科学家所做的事情。数据科学是处理大量大数据并从中提取处理信息的艺术。