京东6.18大促主会场领京享红包更优惠

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 8547|回复: 0

你离年薪100万的数据科学家还差10个“码农”

[复制链接]

18

主题

0

回帖

10

积分

新手上路

积分
10
发表于 2019-4-5 19:15:35 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国
《哈佛商业评论》曾评价,“数据科学家”是21世纪最“性感”的工作。性感不性感不知道,但是“有钱”是真的。在某求职网站随便输入“数据科学家”,跳出来的薪资怕都是小编的10倍了……
6 E2 U  f. ]) h数据科学是数学plus?
. Q4 \  u/ |" O5 ~7 C: @. S事实上,数据科学现今的概念还较为模糊。它是一门基于数据价值研究的交叉学科,堪称“全方位、多层次、宽领域”。既包含大量应用技术,与应用数学、统计学、运筹学等多个学科相关,又与最新的技术领域,机器学习、深度学习、人工智能、物联网等紧密相联。- P4 ^# r/ v+ D% m
简而言之,数据科学家就是可以通过定量和编程方法以及所研究领域的知识,从数据中创造知识和价值的高素质人才。他们同时拥有程序员和数学家的部分基础技能。! K5 _+ a* \3 F
知识和技能领域
/ J1 e% N0 J& ~9 S, [1 P' t数据科学家应具备以下领域的技能和知识:* i+ B; H# T- |, g
1. 数据、统计、数学或其他定量方法2 F; W  ]5 B1 I+ E9 }3 j
2. 编程、计算机科学或计算机系统工程0 k7 `/ G$ C+ t
3. 正在调查的域名
  q1 a& i9 T7 N" v- X要成为一名全面的数据科学家,应对每个领域中的内容都有所涉猎。如果没有运行高级机器学习和部署生产模型的编程技能,只在统计学方面做得好,一个人不一定能成为优秀的数据科学家。
! m0 }' a4 k! S数据科学的核心是将数据转化为知识。这些知识可以包括对事物的分类或估计。分类是离散值(即整数值或类别)的预测,并且可以包括将电子邮件分组为垃圾邮件或非垃圾邮件,估计或回归是连续变量的预测。例如,预测客户的未来收入。
- a* E1 \6 q7 R# o数据是根据世界上观察到的内容创建的。由于无法观察所有现实,它几乎总是现实的样本。数据样本来自一组数据——完全观察到的宇宙。3 O, O2 W1 I5 s4 I3 I3 s# a& {
为了创造知识,数据科学家应该理解描述性和推论性统计数据。描述性统计表征现实样本并且包括诸如中心(例如,平均值,中值),离差(即,观察的分布如何),形状(例如分布的偏度)之类的度量。如果测量多个变量,它还测量变量之间的依赖关系。
5 r4 |# A! d7 J+ E7 u1 Y8 V9 j推论统计基于样本数据的描述得出关于总体的结论。数据科学家需要了解先进的推理技术,例如机器学习——基于观察创建新知识的技术和手头任务的绩效测量。
: `" @2 ]3 j9 `/ a5 D, W- g9 _数据科学家也可能了解其他定量方法,包括预测。比如:服装店的未来销售预测——这取决于季节。$ [5 p! _. ^+ i. r
数据科学家遵循数据分析流程来创建知识。一个常见的过程是跨行业标准数据挖掘过程(CRISP-DM),其中包括以下六个步骤:2 x" v$ r; E9 B/ R
1. 业务理解:将在下文中描述的领域知识。
. W  o6 \1 R2 p) V$ n2. 数据理解:描述性统计和数据质量评估。
- H  e" P7 q" x. O3. 数据准备:数据清理、构建新变量和合并数据集。( |6 e9 e3 P# p6 N
4. 建模:模型是对数据观察样本的假设结构的描述。建模包括选择技术(机器学习有许多构建模型的算法)并运行它们。
5 x( V( z4 B% G. \5. 评估:评估所选模型与业务目标的匹配程度。
0 `5 s4 W- E6 N. i2 l6. 部署:部署模型,以便用户可以将其与未来数据一起使用,以及制定维护计划。
0 A! t& {0 [( x6 R7 G4 u$ C. {数据科学家需要充分了解数据收集和通用的数据管理方法。5 {: H1 n$ l' m; ?
他们还需要使用适当的数据可视化来传达数据的结果。这些可视化包括饼图、条形图和折线图。$ u( _( q3 R0 G! m# ~* U
编程是构建执行任务的计算机程序的过程。编程通常是计算机科学和计算机系统工程等领域的中心。
& y, i2 N* p; }) g% y4 l- q数据科学家需要先进的编程技能来处理数据,计算复杂的指标以及进行高级机器学习。这些程序需要结构良好,以便于维护和性能——计算机科学或计算机系统工程的技能和知识。编程语言包括Python、R、SAS和SPSS。. h0 ^; B. L  @7 G0 \0 M
数据科学家需要对数据存储技术有所了解,包括数据库、数据仓库和数据湖。
$ a0 f) `) Q! r7 U6 ?2 S7 s# I数据科学家不一定需要是合格的计算机科学家或计算机系统工程师,但他们确实需要对这些领域的技术有足够的了解,才能有效地进行数据科学研究。
# {% m; S% L/ y$ H! n( N1 S% Q. O* D领域知识
& h+ N; U# g, Q数据科学家还需要对领域知识库有一个很好的理解,以便为该领域贡献更多有价值的知识。1 G9 Z- f# I5 F& W7 q. M
领域知识也有助于更好地定义问题,确定已知的内容,并准确地解释结果。
, }) m# P% y& [  D. Q- b领域知识是一种捷径,数据科学家利用已有的知识更好地创造新知识,并有助于将研究范围缩小到该领域尚未知晓的范围,以便数据科学家不重复研究。" c& z7 ]% p. f6 d
数据科学家不一定必须是这三个领域中任何一个领域的专家。 然而,他们肯定需要具备良好的跨学科知识,才能从数据中创造有价值的领域知识。
, Z+ ]8 L0 _+ ]9 ?$ R& ]* p* S0 d! Q: A5 `
来源:http://www.yidianzixun.com/article/0LfBWjPZ1 V4 \1 {; g* _2 Z
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×

帖子地址: 

梦想之都-俊月星空 优酷自频道欢迎您 http://i.youku.com/zhaojun917
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /6 下一条

QQ|手机版|小黑屋|梦想之都-俊月星空 ( 粤ICP备18056059号 )|网站地图

GMT+8, 2025-7-12 12:13 , Processed in 0.046124 second(s), 24 queries .

Powered by Mxzdjyxk! X3.5

© 2001-2025 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表