學習數據科學——成為數據科學家的終極指南

大數據的出現催生了 21 世紀最賺錢的職業之一——數據科學家。 “數據科學家”這個詞已經成為頭條新聞已經有一段時間了。

事實上，數據科學家是 LinkedIn 上排名前三的職位之一。

上述事實充分說明了一個事實，即來自不同背景的專業人士——數學、計算機、管理、統計學——正在尋求充分利用這一機會。

但就像所有被拋出的東西一樣，“數據科學”這個詞，以及數據科學家的工作，在很大程度上變得模糊了。 所以，在我們討論手頭的話題之前，讓我們看看數據科學家是做什麼的。

數據科學家做什麼的

簡而言之，數據科學家是廣泛處理大數據的專家。 數據科學家結合使用機器學習、人工智能、統計和分析工具從海量數據集中提取有意義的信息。 與以前不同的是，當數據集大多是結構化的時，我們今天可以使用的數據在很大程度上是非結構化的。 因此，數據科學家自然會花費大量時間來收集、清理和整理數據，以便對其進行分析和解釋。

數據科學家的工作角色涉及數學、統計、分析和編程技能的融合。 在任何典型的工作日，數據科學家在一天的整個過程中扮演著許多不同的角色——從軟件工程師和數據挖掘者到數據分析師和故障排除者，數據科學家還充當 IT 之間的重要溝通紐帶以及數據驅動型企業的業務領域。 正是數據科學家幫助業務分析師以可以優化業務收益的方式使用解釋過的數據。

準確地說，數據科學家幫助公司管理和解釋數據以解決複雜的業務問題。

如果您可以想像自己在未來處理大數據並執行如此多樣化的職責，那麼數據科學家的工作就是您的專業使命！ 但是，要成為數據科學家，您必須首先獲得該職業固有的基本技能。

就像我們之前提到的，數據科學需要特定的技能。 因此，要成為一名數據科學家，您必須具備以下技能：

1. 編程天賦

要成為一名數據科學家，第一條規則是擁有無可挑剔的編程技巧。 因此，您必須對 Python、R 或 Java 等統計編程語言以及 SQL、CQL 等數據庫查詢語言都有紮實的知識。 公司也在尋找至少掌握兩種或兩種以上編程語言的申請人。

2. 多元微積分和線性代數知識

您可能想知道為什麼數據科學家需要掌握多變量微積分和線性代數。 這僅僅是因為對多變量微積分和線性代數有深刻的理解對於數據驅動的組織非常有益，在這些組織中，即使是算法優化中的微小改變/改進也可以帶來開創性的商機。

3. 熟悉統計學基礎知識

數據科學家工作的很大一部分需要處理統計數據。 每個有抱負的數據科學家都必須深入了解統計概念，如描述性統計（平均值、中位數、範圍、標準差等）、概率論、貝葉斯定理、探索性數據分析、百分位數和異常值、隨機變量、累積分佈函數（CDF），僅舉幾例。 你對這些概念理解得越好，你就能更好地預測統計方法的有效性。

4. 了解人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)

人工智能和機器學習佔據了數據科學的兩個組成部分，因此，必須精通這些。 令人驚訝的是，沒有多少數據科學家精通人工智能和機器學習的概念和技術。 因此，如果您希望在競爭曲線中保持領先，您最好重新了解 AI 和 ML 概念，包括監督 ML、無監督 ML、強化學習、自然語言處理 (NLP)、推薦引擎、異常值檢測和生存分析等其他事情。 此外，如果您精通決策樹、邏輯回歸、k 均值聚類、樸素貝葉斯分類器算法等 ML 技術，則可以解決大量數據科學問題。

5. 對數據整理的興趣

數據科學家經常處理大型、非結構化/半結構化數據集，這些數據集每分鐘都在不斷增加。 因此，他們必須付出大量努力來組織和清理凌亂而復雜的數據集，以便於分析和解釋。 此過程稱為數據整理。 數據科學家所做的是，他們手動將數據從一種原始格式轉換或映射為另一種更方便的格式，這樣就可以輕鬆保持數據的組織性並適合解釋和分析。 因此，作為一名有抱負的數據科學家，您必須知道如何處理數據中的缺陷和故障。

6. 數據可視化知識

對於處理公司業務方面的專業人員來說，很難理解原始數據。 這就是數據科學家充當 IT 和業務部門之間的關鍵紐帶的地方。 在分析和解釋數據後，數據科學家借助 Tableau、Matplottlib、ggplot 和 d3.js 等數據可視化工具對數據進行可視化。 此外，他們將他們的發現傳達給技術人員和非技術人員，以便他們理解。 通過數據的可視化表示，非技術人員可以更輕鬆地了解他們如何使用數據洞察來優化業務運營並領先於競爭對手。

7. 數據直覺

除了作為數據科學家非常方便的日常工具外，數據直覺也是求職面試的重要組成部分。 在面試期間，雇主會測試你的所有能力，包括你理解數據科學相關概念的直覺能力。 這就是我們所說的“數據直覺”。 雖然您確實需要具備強大的數學、統計和可視化技能，但您還應該能夠確定使用什麼方法和技術來解決特定問題，使用什麼工具等等。

既然您知道要成為數據科學家需要掌握哪些技能，那麼讓我們看看可以幫助您實現目標的步驟！

如何成為一名數據科學家——學習路徑

成為數據科學家的道路非常簡單。 它從頭開始。 讓我們帶您了解一下！

• 開始這一切。

第一步涉及了解數據科學的全部內容。 除了學習數據科學的所有基本概念之外，這是您選擇第一門編程語言並完善它的階段。 前幾個月將涉及使用您選擇的語言進行編碼。 一旦您擅長使用特定語言進行編碼，學習其他編程語言將變得更加舒適。

• 學習數學和統計學的基礎知識。

數學和統計學構成了機器學習算法的基礎。 自然，您必須學習數學和統計的基本概念，例如均值、中位數、眾數、方差、條件概率、假設檢驗、線性代數、微積分、描述性統計和推論統計等。

• 學習機器學習概念及其應用

在掌握了數學和統計概念之後，是時候進入更高級的領域——機器學習了。 機器學習算法已經在許多現實世界的場景中得到應用——從欺詐檢測和推薦引擎到客戶反饋的情緒分析。 除了前面提到的概念之外，您還必須學習深度學習、人工神經網絡、歸納學習等。逐漸地，當您掌握了這些 ML 概念時，您將不得不對它們進行實際實驗——世界模型通過各種驗證策略。

• 深度學習簡介

ML 的一個子集，深度學習，處理從類腦人工神經網絡的結構和功能中汲取靈感的算法。 這些人工神經網絡模仿人腦的功能。 深度學習模型至少有三層，每一層從前一層接收信息並將其傳遞給下一層。 您必須完全理解深度學習的功能，並且要理解它，您必須精通線性回歸和邏輯回歸。

• 深度學習架構

掌握深度學習的竅門後，您必須深入了解高級深度學習架構，如 AlexNet、GoogleNet、循環神經網絡 (RNN)、卷積神經網絡 (CNN)、基於區域的 CNN (RCNN)、SegNet、生成對抗網絡（GAN）等。由於這些是相當重要的概念，因此您需要花幾週時間來了解它們的功能。

• 計算機視覺

計算機視覺 (CV) 是一個科學研究領域，旨在尋找方法和開發技術，使計算機能夠理解視頻和照片等數字內容。 它涉及“獲取、處理、分析和理解數字圖像”，以從現實世界中獲取高度專業化的數據，以進一步創建數字/符號信息。 作為現在最熱門的探索領域之一，每個有抱負的數據科學家都需要對計算機視覺有很好的了解。

• 自然語言處理

自然語言處理是數據科學的一個組成部分。 因此，每個數據科學家都必須對 NLP 及其技術有深入的了解。 首先，NLP 旨在通過結合複雜的工具和算法來處理、分析和理解基於自然語言的數據（文本、語音等）。 在處理 NLP 時，您將學習數據檢索（以及 Web 抓取）、文本整理、命名實體識別、部分語音標記、淺解析、選區和依賴解析以及情緒和情緒分析。

結論性想法

全球數據每天都在不斷增加，創新和創造的範圍也在不斷擴大。 隨著大數據和數據科學技術的不斷進步，數據科學家的工作組合也將與時俱進。 那麼，你如何跟上？ 通過提陞技能。 數據科學是一個仍在不斷發展的動態領域。 要成為一名數據科學家，您必須始終對知識和學習懷有無法抑制的渴望。 如果你這樣做了，沒有什麼能阻止你在數據科學領域大放異彩。