数据科学 | 2020年Top12数据科学技能

数据科学近年来处于创新的前沿，引领着信息技术的发展。数据科学使人工智能及其智能工具产生了巨大变化，它为分析人员和研究人员提供了强大的工具和技术，帮助他们从数据中洞察关键性的信息。

数据科学领域的竞争日益激烈，这就需要我们紧跟技术前沿。为了最大限度地利用数据科学处理数据，我们必须提高自己的技能，熟练掌握各种常用的工具和技能可以帮助我们自信地使用可靠的信息回答面临的问题。这篇文章的写作目的就是让大家熟悉一些最新的数据科学技能，而这些技能在2020年都有着巨大的需求市场。

数据科学是一门使数据发挥价值的学科。Tim O ' reilly说：“我们正在进入一个也许数据比软件更重要的新世界。”本文我们将分享顶级的数据科学技能，这些技能不仅能让实践数据科学家受益，也能让任何热衷于处理大数据的人获益。

如果你经常编写代码，我相信你一定听说过GitHub。GitHub是目前开发者最常用的工具之一，仅次于Stack Overflow。GitHub不仅允许开发人员轻松地在网上托管他们的代码，以便随时访问，而且还提供版本控制，以有效管理他们代码的众多搭建渠道和版本。

作为开发人员的强大工具，GitHub还提供了一些企业级的特性，比如进行团队成员之间的安全协作和访问控制，支持数百种服务的集成，以及支持个人开发者和企业的开放社区。

Agile是一种以人为本、团队合作、快速响应变化和可工作的软件作为宗旨的开发方法。亦可理解为在一个高度协作的环境中，不断地使用反馈进行自我调整和完善，持续交付用户想要的软件的过程。敏捷开发提倡通过多种工程实践来提高交付质量，如自动化测试、持续集成、重构、结对编程、代码的集体所有权等，比传统的设计-开发-测试-修改流程有更高的成效。

在发布迭代之前，Agile采用一种系统的方法，通过组织定期的团队会议，让每个成员都出现在同一个页面上。当项目逐渐转化为最终的可交付成果时，开发团队确认反馈和变更请求，并在完成每次迭代之前实现它们。作为一名数据科学家，我们可以使用Agile来规划项目的里程碑，并通过预估的时间节点来确定它们的优先级，最后，展示所有内容并收集团队中的问题反馈。

编程是数据科学的核心。将未经处理的数据转化为有用的信息是数据科学家必须具备的核心技能之一。尽管数据科学家可以使用各种编程语言，如Julia、Scala和Swift，但Python和R在相当一段时间内都是首选的编程语言。

选择Python和R的主要原因包括第三方数据库的应用，这些编程语言在历史上成功地完成无数数据科学导向的任务，它们具有清晰和易于理解的语法，高效率的代码，促进了资源的高效利用。

上面我们讨论了编程语言在数据科学中的重要性，而从数百个源中提取和处理原始数据的能力也同样重要。

SQL或结构化查询语言直接与数据交互，并将它们转换为有用的信息，供开发人员使用。SQL提供了各种高级数据操作技术，开发人员不仅可以根据自己的喜好调整数据结构，还可以对其进行处理。可以说，除了能够编写代码之外，数据科学家还必须具备很强的SQL知识，才能获得必要的有意义的见解。精通这两种语言的数据科学家可以非常好地利用Python或R中可用的各种库，用SQL更快地获得结果。

现代数据科学家总是在编写代码，无论是商业利益相关者的临时代码，还是新的机器学习模型，但并不是每个人都精通代码。有可能是一小部分数据科学家没有充分接触过软件工程，从而导致了糟糕的代码。

众所周知，产品代码在其生命周期中会被几个开发人员接触到，这就是为什么它必须遵循定义良好的编码标准，以维护代码的再现性和模块化，同时保持所有内容都有良好的文档记录。

通过针对上述标准，数据科学家可以克服编写糟糕代码的障碍。毫无疑问，这在一开始看起来很有挑战性，但是一旦开始将这些方面合并到代码中，我们将看到工作质量得到根本改进。

人工智能的发展迅速，随着自然语言处理、神经网络和深度学习的应用越来越广泛，数据科学家对它们的深入理解变得越来越有必要。

NLP在管理和处理人与计算机之间的自动交互方面起着关键作用。最好的例子包括聊天机器人、语音助手、电子邮件过滤工具、语言翻译等等。

人工神经网络是模拟人脑中神经元的网络，帮助解决复杂问题。它的一些实际应用在于发现股票价值的预测，图像压缩技术，人脸和语音识别。

而深度学习能够在更深层的层次上使用人工神经网络来解决诸如欺诈检测、像素恢复、黑白图像着色等问题。

数学和统计学是数据科学的前提之一。你会惊讶地发现，数据科学涉及的大部分过程、算法、模型和系统都是由数学和统计学组成的。

获得这些知识不仅能让你理解这些算法和方法背后的逻辑，还能确保你的见解是准确的、值得信赖的，并且没有异常值。更重要的是，你将能够更详细地探索数据，找出各种隐藏的模式和趋势，并发现数据中变量之间的各种关系。

数据科学是一个更宽泛的术语，包括机器学习。简单地说，数据科学处理从数据中提取问题，这些数据可以用作机器学习模型中的输入数据集。根据这些知识，你可以训练系统根据已识别的模式执行操作，甚至使用系统进行预测。

现代数据科学家非常希望理解机器学习中涉及的概念和算法，比如各种监督和非监督学习算法。通过使用Python或R中可用的各种库，你可以毫不费力地应用它们，因此你应该掌握识别特定问题需要的特定解决方案。

由于行业的各种创新，机器学习在过去几年得到了长足发展，但它仍然依赖人类专家来完成各种相关任务。对于刚接触机器学习的数据科学家来说，应用和优化这些模型很有挑战性。

为了克服这个问题，我们开发了AutoML，它负责将机器学习模型应用到现实问题中的任务，比如数据的预处理和清洗、选择正确的特征、优化模型的参数、问题检查和分析结果。通过自动化这些单调乏味的任务，数据科学家可以节省大量的时间，而不必担心哪怕是训练最复杂的机器学习模型，最终可以提高一个小团队的工作效率。

数据可视化是整个数据科学过程中的关键阶段之一，因为它通过使用各种可视化图表（如图表、图表、直方图）让我们以图形风格对数据进行初步了解。正是在这个过程中，数据开始描绘某种模式，我们开始从中提取有意义的见解来解决手头的问题。

几乎不需要技术技能，这些可视化非常适合发送给组织中的各种成员。要为数据创建数据可视化，你必须了解编程语言（如R和Python）及其相关可视化包。

DBMS或数据库管理系统本质上支持SQL，允许开发人员创建、操作和查看结构化关系数据，但在此之上，DBMS添加了数据库和存储数据的表的创建、管理和操作。

此外，DBMS还可以充当请求数据的应用程序和数据之间的桥梁，它驻留在数据存储的某个地方。除此之外，DBMS还可以为数据科学家提供一些有用的特性，其中包括多用户环境、访问甚至在粒度级别上修改数据结构的能力、数据库的备份和恢复。

组织喜欢在云上运行他们的业务，他们正在积极地从本地基础设施转换到云计算。你知道为什么吗?

这是因为云为复杂而又需要资源的领域（如人工智能、数据科学、机器学习）提供了强大而廉价的计算资源。这背后的另一个原因是，该行业中一些处于创新前沿的领军企业，如微软、亚马逊、谷歌、IBM和英伟达，正积极致力于使这些服务便于每个人使用。

大数据从云计算的转变中获益良多，因为它允许数据科学家远程管理分布在全球的节点上的存储数据，并扩展他们的数据处理，而不用担心资源的限制。

随着越来越多的企业开始采用现代数据科学技术，对熟练数据科学家的需求也在增加。为了满足这一不断扩大的需求，我们分享了12项必备技能，这些技能不仅可以提高你的数据提取和处理技能，还可以极大地提高你的分析技能，以获得更好的洞察结论。如果你也对此感兴趣，可以分享一下你对这些技能的看法~