數(shù)據(jù)科學(xué)家是干什么的？需要具備什么技能？

2022-03-2621:59:17已關(guān)閉評論

數(shù)據(jù)科學(xué)家導(dǎo)論

數(shù)據(jù)科學(xué)家被定義為使用技術(shù)和社會科學(xué)技能找出模式并管理數(shù)據(jù)的分析專家。這些人擅長收集、查詢和分析數(shù)據(jù)，以了解來自各種來源（如社交媒體、電子郵件、智能設(shè)備等）的非結(jié)構(gòu)化、雜亂的數(shù)據(jù)。除此之外，他們還應(yīng)擅長與數(shù)據(jù)庫合作，與其他部門合作收集數(shù)據(jù)，更新與數(shù)據(jù)庫相關(guān)的最新趨勢等。

誰是數(shù)據(jù)科學(xué)家

數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個使用科學(xué)方法、過程、算法和不同系統(tǒng)來提取知識和見解的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的人。他們是分析數(shù)據(jù)專家，擁有解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的良好技術(shù)技能，以及探索下一步要解決什么的分析思維</李>
你可以稱他們?yōu)閿?shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家和計算機(jī)科學(xué)專家的組合。由于大數(shù)據(jù)在商業(yè)中的普及，它們變得流行起來。業(yè)務(wù)正在以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式生成大量信息，這需要不同的關(guān)注！這個領(lǐng)域是信息的金礦，相信我；數(shù)據(jù)科學(xué)家坐在這座金礦上，提取出無人見過的有用信息</李>
大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)生涯都是從統(tǒng)計學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師開始的。但如今，由于大數(shù)據(jù)和Hadoop處理的增強(qiáng)，需要更多。他們不僅負(fù)責(zé)類似的工作。有一天他們可能會處理文本挖掘項目；第二天，它可能會成為一個預(yù)測模型。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要熟練掌握各種技術(shù)</李>

數(shù)據(jù)科學(xué)家的責(zé)任

作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，你需要對很多事情中的一些負(fù)責(zé)：

Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和；其他

從不同來源收集原始數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為可用格式</李>
發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題并用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法解決它們</李>
精通R、Python、SAS等分析編程語言</李>
扎實的統(tǒng)計學(xué)知識，如分布、假設(shè)等，用于描述性分析</李>
了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和文本挖掘等分析技術(shù)</李>
能夠與技術(shù)專業(yè)人士和最終用戶溝通，以確定和翻譯業(yè)務(wù)需求</李>
模式和趨勢檢測，幫助企業(yè)制定未來路線圖</李>

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該知道什么

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該知道如何從頭到尾處理一個數(shù)據(jù)科學(xué)項目，以及實現(xiàn)該項目背后的技術(shù)。對于從各種來源收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該了解SQL/Python/R等基本編程語言或Talend/Pentaho/Spectrum等分析工具。因為現(xiàn)在的數(shù)據(jù)不僅僅來自表格數(shù)據(jù)庫，所以對大數(shù)據(jù)的了解是非常必要的</李>
要從NoSQL數(shù)據(jù)庫或通過web提取數(shù)據(jù)，可以使用Apache Kafka或Flume或其他分析工具。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)科學(xué)家的另一項重大責(zé)任；因此，他們需要了解數(shù)據(jù)爭論、數(shù)據(jù)咀嚼和數(shù)據(jù)挖掘</李>
數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該充分了解統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而了解數(shù)據(jù)的模式和趨勢。他們應(yīng)該具有分析思維，以理解問題陳述并最終確定解決方法。他們應(yīng)該具備機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)知識，以便將算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)。最后，他們應(yīng)該能夠以數(shù)據(jù)可視化的形式表示研究結(jié)果。為此，他們需要至少了解一種BI工具，如Power BI、Tableau、Qlikview等

我把你搞糊涂了嗎？或者你只是因為這些高條款而害怕？別擔(dān)心！我們將首先嘗試糾正我們的基本問題。因此，讓我們繼續(xù)討論它必須具備的技能。

數(shù)據(jù)科學(xué)家技能

做一名數(shù)據(jù)科學(xué)家可不是一件輕松的事。你應(yīng)該是這一領(lǐng)域的活百科全書，了解機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、可視化、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的幾乎所有知識！所需的技能是相當(dāng)合適的，很少有人有幸擁有正確的知識。所以，讓我們試著了解一下成為數(shù)據(jù)科學(xué)家最需要的技能是什么。
研究人員從LinkedIn或Glassdoor等采訪平臺上發(fā)現(xiàn)了最受歡迎的技能，如統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析等。

這一趨勢表明，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該非常精通數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)中收集見解，并且應(yīng)該能夠在原始數(shù)據(jù)上應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)。數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該了解任何一種編程語言，無論是R還是Python。對于數(shù)據(jù)科學(xué)，R是首選，但python很容易學(xué)習(xí)。默認(rèn)情況下，高級機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)框架被認(rèn)為是數(shù)據(jù)科學(xué)家的唯一選擇。最后是可視化，因為如果不講故事，你就不會被認(rèn)為是數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的合適人選。我們可以將這些技能大致分為三個領(lǐng)域：

統(tǒng)計學(xué)/數(shù)學(xué)
商業(yè)溝通/領(lǐng)導(dǎo)力
計算機(jī)科學(xué)/編程

1。統(tǒng)計數(shù)據(jù)

統(tǒng)計學(xué)是一個專注于使用統(tǒng)計度量和公式從收集的數(shù)據(jù)中提取有用信息的領(lǐng)域。因此，所有數(shù)據(jù)科學(xué)家都需要了解深入的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。你需要至少對任何需要概率、分布、異常值等基本概念的數(shù)據(jù)科學(xué)項目進(jìn)行描述性分析，你將在統(tǒng)計學(xué)中學(xué)習(xí)這些概念。你需要了解統(tǒng)計的核心概念，如描述性統(tǒng)計、分布、假設(shè)和回歸。此外，您還需要了解貝葉斯概率理論，其中包括條件概率、先驗概率、后驗概率和最大似然估計。

2。商業(yè)頭腦

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該了解他們所從事行業(yè)的商業(yè)問題。他們應(yīng)該知道哪些問題對業(yè)務(wù)很重要，如何利用可用數(shù)據(jù)處理這些問題，以及這些決策將如何影響業(yè)務(wù)。商業(yè)意識現(xiàn)在對于探索新的商業(yè)機(jī)會至關(guān)重要。

3。編程語言（R/Python/SQL）

盡管市場上有許多統(tǒng)計工具，如SAS、Knime、RapidMiner等，但至少了解一種分析編程語言會讓你在執(zhí)行操作的數(shù)學(xué)方面變得任性。您可以根據(jù)需要操作數(shù)據(jù)。Python和R是數(shù)據(jù)科學(xué)家使用最多的語言，因為可用于統(tǒng)計計算的軟件包多種多樣。SQL一直是大家最喜歡的，無論你去哪家公司，他們都會測試你在數(shù)據(jù)科學(xué)方面的核心SQL知識。在開始使用之前，非常需要從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)；因此，SQL也是成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要要求之一。