学习数据科学——成为数据科学家的终极指南

大数据的出现催生了 21 世纪最赚钱的职业之一——数据科学家。 “数据科学家”这个词已经成为头条新闻已经有一段时间了。

事实上，数据科学家是 LinkedIn 上排名前三的职位之一。

上述事实充分说明了一个事实，即来自不同背景的专业人士——数学、计算机、管理、统计学——正在寻求充分利用这一机会。

但就像所有被抛出的东西一样，“数据科学”这个词，以及数据科学家的工作，在很大程度上变得模糊了。 所以，在我们讨论手头的话题之前，让我们看看数据科学家是做什么的。

数据科学家做什么的

简而言之，数据科学家是广泛处理大数据的专家。 数据科学家结合使用机器学习、人工智能、统计和分析工具从海量数据集中提取有意义的信息。 与以前不同的是，当数据集大多是结构化的时，我们今天可以使用的数据在很大程度上是非结构化的。 因此，数据科学家自然会花费大量时间来收集、清理和整理数据，以便对其进行分析和解释。

数据科学家的工作角色涉及数学、统计、分析和编程技能的融合。 在任何典型的工作日，数据科学家在一天的整个过程中扮演着许多不同的角色——从软件工程师和数据挖掘者到数据分析师和故障排除者，数据科学家还充当 IT 之间的重要沟通纽带以及数据驱动型企业的业务领域。 正是数据科学家帮助业务分析师以可以优化业务收益的方式使用解释过的数据。

准确地说，数据科学家帮助公司管理和解释数据以解决复杂的业务问题。

如果您可以想象自己在未来处理大数据并执行如此多样化的职责，那么数据科学家的工作就是您的专业使命！ 但是，要成为数据科学家，您必须首先获得该职业固有的基本技能。

就像我们之前提到的，数据科学需要特定的技能。 因此，要成为一名数据科学家，您必须具备以下技能：

1. 编程天赋

要成为一名数据科学家，第一条规则是拥有无可挑剔的编程技巧。 因此，您必须对 Python、R 或 Java 等统计编程语言以及 SQL、CQL 等数据库查询语言都有扎实的知识。 公司也在寻找至少掌握两种或两种以上编程语言的申请人。

2. 多元微积分和线性代数知识

您可能想知道为什么数据科学家需要掌握多变量微积分和线性代数。 这仅仅是因为对多变量微积分和线性代数有深刻的理解对于数据驱动的组织非常有益，在这些组织中，即使是算法优化中的微小改变/改进也可以带来开创性的商机。

3. 熟悉统计学基础知识

数据科学家工作的很大一部分需要处理统计数据。 每个有抱负的数据科学家都必须深入了解统计概念，如描述性统计（平均值、中位数、范围、标准差等）、概率论、贝叶斯定理、探索性数据分析、百分位数和异常值、随机变量、累积分布函数（CDF），仅举几例。 你对这些概念理解得越好，你就能更好地预测统计方法的有效性。

4. 了解人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)

人工智能和机器学习占据了数据科学的两个组成部分，因此，必须精通这些。 令人惊讶的是，没有多少数据科学家精通人工智能和机器学习的概念和技术。 因此，如果您希望在竞争曲线中保持领先，您最好重新了解 AI 和 ML 概念，包括监督 ML、无监督 ML、强化学习、自然语言处理 (NLP)、推荐引擎、异常值检测和生存分析等其他事情。 此外，如果您精通决策树、逻辑回归、k 均值聚类、朴素贝叶斯分类器算法等 ML 技术，则可以解决大量数据科学问题。

5. 对数据整理的兴趣

数据科学家经常处理大型、非结构化/半结构化数据集，这些数据集每分钟都在不断增加。 因此，他们必须付出大量努力来组织和清理凌乱而复杂的数据集，以便于分析和解释。 此过程称为数据整理。 数据科学家所做的是，他们手动将数据从一种原始格式转换或映射为另一种更方便的格式，这样就可以轻松保持数据的组织性并适合解释和分析。 因此，作为一名有抱负的数据科学家，您必须知道如何处理数据中的缺陷和故障。

6. 数据可视化知识

对于处理公司业务方面的专业人员来说，很难理解原始数据。 这就是数据科学家充当 IT 和业务部门之间的关键纽带的地方。 在分析和解释数据之后，数据科学家在 Tableau、Matplottlib、ggplot 和 d3.js 等数据可视化工具的帮助下可视化数据。 此外，他们将他们的发现传达给技术人员和非技术人员，以便他们理解。 通过数据的可视化表示，非技术人员可以更轻松地了解他们如何使用数据洞察来优化业务运营并领先于竞争对手。

7. 数据直觉

除了作为数据科学家非常方便的日常工具外，数据直觉也是求职面试的重要组成部分。 在面试期间，雇主会测试你的所有能力，包括你理解数据科学相关概念的直觉能力。 这就是我们所说的“数据直觉”。 虽然您确实需要具备强大的数学、统计和可视化技能，但您还应该能够确定使用什么方法和技术来解决特定问题，使用什么工具等等。

既然您知道要成为数据科学家需要掌握哪些技能，那么让我们看看可以帮助您实现目标的步骤！

如何成为一名数据科学家——学习路径

成为数据科学家的道路非常简单。 它从头开始。 让我们带您了解一下！

• 开始这一切。

第一步涉及了解数据科学的全部内容。 除了学习数据科学的所有基本概念之外，这是您选择第一门编程语言并完善它的阶段。 前几个月将涉及使用您选择的语言进行编码。 一旦您擅长使用特定语言进行编码，学习其他编程语言将变得更加舒适。

• 学习数学和统计学的基础知识。

数学和统计学构成了机器学习算法的基础。 自然，您必须学习数学和统计的基本概念，例如均值、中位数、众数、方差、条件概率、假设检验、线性代数、微积分、描述性统计和推论统计等。

• 学习机器学习概念及其应用

在掌握了数学和统计概念之后，是时候进入更高级的领域——机器学习了。 ML 算法已在许多现实世界场景中得到应用——从欺诈检测和推荐引擎到客户反馈的情绪分析。 除了前面提到的概念之外，您还必须学习深度学习、人工神经网络、归纳学习等。逐渐地，当您掌握了这些 ML 概念时，您将不得不对它们进行实际实验——世界模型通过各种验证策略。

• 深度学习简介

ML 的一个子集，深度学习，处理从类脑人工神经网络的结构和功能中汲取灵感的算法。 这些人工神经网络模仿人脑的功能。 深度学习模型至少有三层，每一层从前一层接收信息并将其传递给下一层。 您必须完全理解深度学习的功能，并且要理解它，您必须精通线性回归和逻辑回归。

• 深度学习架构

掌握深度学习的窍门后，您必须深入了解高级深度学习架构，如 AlexNet、GoogleNet、循环神经网络 (RNN)、卷积神经网络 (CNN)、基于区域的 CNN (RCNN)、SegNet、生成对抗网络（GAN）等。由于这些是相当重要的概念，因此您需要花几周时间来了解它们的功能。

• 计算机视觉

计算机视觉 (CV) 是一个科学研究领域，旨在寻找方法和开发技术，使计算机能够理解视频和照片等数字内容。 它涉及“获取、处理、分析和理解数字图像”，以从现实世界中获取高度专业化的数据，以进一步创建数字/符号信息。 作为现在最热门的探索领域之一，每个有抱负的数据科学家都需要对计算机视觉有很好的了解。

• 自然语言处理

自然语言处理是数据科学的一个组成部分。 因此，每个数据科学家都必须对 NLP 及其技术有深入的了解。 首先，NLP 旨在通过结合复杂的工具和算法来处理、分析和理解基于自然语言的数据（文本、语音等）。 在处理 NLP 时，您将学习数据检索（以及 Web 抓取）、文本整理、命名实体识别、部分语音标记、浅解析、选区和依赖解析以及情绪和情绪分析。

结论性想法

全球数据每天都在不断增加，创新和创造的范围也在不断扩大。 随着大数据和数据科学技术的不断进步，数据科学家的工作组合也将与时俱进。 那么，你如何跟上？ 通过提升技能。 数据科学是一个仍在不断发展的动态领域。 要成为一名数据科学家，您必须始终对知识和学习怀有无法抑制的渴望。 如果你这样做了，没有什么能阻止你在数据科学领域大放异彩。