介绍
每个人都想追随潮流，数据科学和机器学习。到2024年，全球机器学习市场预计将达到208.3亿美元。这是一个巨大的数字，您是否也在考虑转向数据科学职业？请继续阅读，了解相关的14项技能。
数据科学基础知识
作为数据科学领域的新人，我做了我周围每个人都做过的事情，开始应用线性回归和支持向量机等机器学习技术，甚至不了解基础知识，用5行代码构建机器学习模型，事实是你可以用几行代码构建一个模型，但是如果你不了解你的数据和模型，你的模型就几乎永远达不到可以应用的程度。
数据科学所需的首要技能是理解数据科学、机器学习和人工智能的整体基础知识。了解以下主题：
机器学习和深度学习的区别
数据科学、商业分析和数据工程之间的区别
常用工具和术语
什么是监督学习和无监督学习
分类与回归问题
统计与概率
统计学是数据科学的语法。当您开始学习写句子时，您必须熟悉语法才能构建正确的句子，同样，统计也是一个重要概念，然后才能生成高质量的模型。机器学习从统计开始，然后不断发展。甚至线性回归的概念也是一个古老的统计分析概念。必须了解平均数、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计概念的知识。然后是各种概率分布、样本和总体、CLT、偏度和峰度、推论统计 - 假设检验、置信区间等。
统计学是成为数据科学家必须具备的概念。
编程知识
机器学习之所以能取得巨大飞跃，只是因为计算能力的提升。编程为我们提供了一种与机器沟通的方式。你不需要成为编程领域的佼佼者，但是你肯定需要会使用它。
首先，选择您选择的编程语言。Python、R 或 Julia 等等，每种都有自己的优点和缺点。Python 是一种通用编程语言，具有多个数据科学库以及快速原型设计，而 R 是一种用于统计分析和可视化的语言。Julia 提供了两全其美的优点并且速度更快。
由于库的可用性和对深度学习的高度支持，Python 更容易执行机器学习任务。
数据处理和分析
您知道优秀的机器学习项目与其他项目的区别是什么吗？数据整理和分析。尽管这是两个不同的步骤，但相关性不言而喻。
数据操作或整理是清理数据并将其转换为可以在下一阶段更好分析的格式的步骤。我们以收拾行李为例。如果你把所有衣服都扔进包里会发生什么？你会节省几分钟，但这不是一个有效的方法，而且你的衣服也会被损坏。相反，您可以花几分钟熨烫并将它们叠放。它将更加高效，并且您的衣服将保持良好状态。
同样，数据操作和争论会占用大量时间，但最终可以帮助您做出更好的数据驱动决策。通常应用的一些数据操作和争论包括缺失值插补、离群值处理、纠正数据类型、缩放和转换。
数据分析是您了解所有数据并感受其“感觉”的步骤。这通常是您了解大量数据的步骤。例如，每周的平均销售额是多少，哪些产品购买次数最多等等。
数据分析通常在 Excel、SQL、Python 中的 Pandas 中完成，是分析专业人员最重要的任务，而在机器学习中，数据分析是整个过程中的一个步骤。
数据可视化
老实说，这是机器学习中最有趣的部分之一，数据可视化更像是一门艺术，这里没有“一刀切”的方法。数据可视化专家知道如何从可视化中了解到数据的方方面面。
首先，您必须熟悉直方图、条形图、饼图等图表，然后继续学习瀑布图、温度计图等高级图表。这些图表在探索性数据分析阶段非常有用。使用彩色图表，单变量和双变量分析变得更容易理解。
机器学习
对于数据科学家来说，机器学习是必须具备的核心技能。机器学习用于构建预测模型。例如，您想通过查看过去一个月的数据来预测下个月的客户数量，您将需要使用机器学习算法。
您可以从简单的线性和逻辑回归模型开始，然后继续使用高级集成模型，例如随机森林、XGBoost、CatBoost 等。了解这些算法的代码（只需 2-3 行）是一件好事，但最重要的是了解它们是如何工作的。这将帮助您进行超参数调整，并最终建立一个错误率较低的模型。
深度学习
受到智能助手或酷炫的自动驾驶汽车领域或使用 Deepfakes 创建的有趣视频的激励吗？由于深度学习，一切都成为可能。由于数据存储能力和计算进步的进步，它是人工智能领域的一个高速增长的垂直领域。
要在这一领域脱颖而出，您必须精通编程（最好使用 Python）并很好地掌握线性代数和数学。首先，您可以开始构建基本模型，然后跳转到 CNN、RNN 等高级模型。
如果您想在深度学习领域发展自己的职业生涯，像 TensorFlow、百度飞桨、Keras 和 PyTorch 这样的库是必须要学会使用的。
大数据
我们每天以 2.5 Quintillions 的速度生成数据！由于互联网、社交媒体网络、物联网的兴起，我们生成的数据率突然激增。这些数据量大、速度快、准确性高，构成了大数据的 3V。
组织已经被如此大量的数据淹没，他们正在尝试通过快速采用大数据技术来处理这些数据，以便这些数据能够正确、高效地存储并在需要时使用。
Hadoop、Spark、Apache Storm、Flink、Hive 是您必须掌握的一些框架/工具。
软件工程
要编写高质量且不会在生产阶段造成严重破坏的代码，有必要了解一些软件工程学科的基础知识，例如软件开发项目的基本生命周期、数据类型、编译器、时空复杂度等。
模型部署
模型部署是机器学习生命周期中最被低估的步骤，但实际上它十分重要。
让我们在这里举个例子。一家保险公司启动了一个数据科学项目，该项目使用事故中的车辆图像来评估损坏程度。数据科学团队夜以继日地开发一个具有近乎完美的 F1 分数的模型。经过几个月的努力，他们已经准备好了模型，利益相关者也喜欢它的性能，但之后呢？
请记住，在这种情况下，最终用户是保险代理人，并且该模型需要由非数据科学家的多个人同时使用。因此，他们不会在 GPU 上运行 Jupyter 或 Colab 笔记本。这就是你需要一个完整的模型部署过程的地方。
这项任务通常由机器学习工程师完成，但根据您所在的组织的不同而有所不同。即使这不是您公司的工作要求，了解模型部署的基础知识以及为什么有必要也非常重要。
数据科学家的软技能
对于数据科学家来说，软技能与技术技能同样重要。虽然技术专业知识使数据科学家能够处理数据并进行分析，但软技能使他们能够有效地传达他们的发现、与他人协作并对组织产生有意义的影响。以下是软技能对数据科学家至关重要的主要原因：
沟通技巧
数据科学项目更像是一项寻宝工作，宝藏就是您从数据中获取的见解。那么问题来了，这件宝物的价格是多少呢？嗯，这是由你的利益相关者决定的。获得好价格的唯一方法是能够传达结果的洞察力以及该宝藏如何帮助他们提高利润和组织。
此外，优秀数据科学家的素质是提出问题陈述。在项目开始时，利益相关者将他们的需求告诉数据科学家，然后后者制定问题陈述。例如，利益相关者需要改进其OTT平台的内容推荐，以增加保留时间。这是一个非常模糊的描述，数据科学家的工作就是传达正确的问题陈述。
讲故事技巧
想象一下观看一场板球比赛统计数据，您会以表格的形式看到每个碗的得分。你认为你会从中得到什么重要的信息吗？如果您看到每轮得分的条形图怎么办？看起来好多了。正确的？理解区块不符合人类的本性，除非你让它们具有交互性。
讲故事是数据科学家最重要的技能。
结构化思维
假设你想成为一名数据科学家 - 你会将这个大目标分解为多个部分，例如培训、准备简历、申请工作，同样，将问题分解为多个部分以有效解决问题的能力也是如此结构化思维。
数据科学家总是从不同的角度看待问题。
好奇心
为什么会发生这种情况？这怎么发生的？如果我调整这个，会影响整体结果吗？不断提出问题是数据科学家最重要的软技能之一。如果你很迟钝，你可能会遵循机器学习项目生命周期的所有步骤，但你将无法达到最终目标并证明你的结果是合理的。
数据科学仍在不断发展，它让我告诉你最重要的事情——这个领域的学习永远不会停止。您有一天掌握了该工具，第二天就会被高级工具超越。数据科学家需要保持好奇心并不断学习。
结论
在这十年里成为一名数据科学家是令人兴奋的。未来还有很多进步等待着我们。在本文中，我们讨论了成为一名成功的数据科学家所需的 14 项最重要的技能（硬技能和软技能）。
常见的问题
Q1. 数据科学家的三大技能是什么？
答：数据科学家最重要的三项技能是：强大的编程知识（Python、R 等）、统计和数据分析方面的专业知识以及有效理解和解决现实问题的领域知识。
Q2。成为一名数据科学家需要哪些技能？答：要成为一名数据科学家，您需要精通编程语言（Python、R 等）、统计和数据分析技术，以及向非技术利益相关者传达复杂发现的能力。
Q3。数据科学家 Glassdoor 的三大技能是什么？答：根据 Glassdoor 的说法，数据科学家的三大技能是编程技能（Python、R、SQL）、机器学习专业知识以及对 Tableau 或 Power BI 等数据可视化工具的熟练程度。
Q4。数据科学需要编码吗？答：是的，编码是数据科学所需的一项基本技能。数据科学家使用 Python 或 R 等编程语言来操作、分析数据并从数据中提取见解，并构建和部署机器学习模型。