从数据分析师进阶为数据科学家的自我修养

从数据分析师进阶为数据科学家的自我修养

数据分析天天Python2018-12-28 15:58:004870A+A-

  有人问我,应该如何从数据分析师进阶为数据科学家呢?很简单,分三步:

  1. 打开LinkedIn,登录。

  2. 点击“编辑我的个人资料”。

  3. 找到“数据分析师”,并用“数据科学家”替代。

  完成!非常容易吧。

  不幸的是,现实并不那么简单。

  掌握必备的技能,从或多或少的数据中得出分析见解,这些都并非易事。

  关于如何进入数据科学领域的文章有很多,但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。

  在此之前,我们有必要分别给出这两个职业的定义。

  数据分析师

  对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法,从而产生效益和改进决策。

  数据科学家

  有类似的目标,但需要更强的能力,从而能处理大量的非结构化数据,很多情况下需要实时处理。

  数据科学家需要发现重要信息,能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时,需要很强的沟通描述能力,以及可视化技能。

  我经常会遇到许多优秀的数据分析师,他们非常想进阶为数据科学家,但苦于没有机会,或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。

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  为什么要成为数据科学家?

  原因有很多,主要分为以下几点:

  * 影响力

  可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐,能够更好地提升发展方向。

  * 精通

  在快速发展的数据科学领域中,有许多问题需要被解决。例如,构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。

  * 相关性

  有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作,应该不断创新,而不是等待被自动化取代。

  * 加薪与发展机会

  薪水和发展机会会得到提升,优秀的数据科学家很少,需求量很大。

  数据科学——需要学习很多技能

  机器人取代人类工作

  如何成为数据科学家?

  大多数数据分析师都有很好的基础,但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。

  那么,数据科学家需要哪些技能?

  这个问题可能没有正确的答案,复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年,最好掌握以下技能:

  数据科学语言:Python / R

  关系数据库:MySQL、Postgress

  非关系数据库:MongoDB

  机器学习模型:回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络

  绘图:Neo4J、GraphX

  分布式计算:Hadoop、Spark

  云:GCP / AWS / Azure

  API 交互 :OAuth、Rest

  数据可视化和网页应用:D3、RShiny

  专业领域:自然语言处理、OCR和计算机视觉

  数据分析师的自我修养丨如何进阶为数据科学家

  提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎

  数据分析师的自我修养丨如何进阶为数据科学家

  RShiny仪表板是不错的探索数据交互方式。

  掌握这些技能需要大量的时间(可能比获得专业学位更久)。但每个人都不能满足现状,必须不断学习。如果我们每天能进步一点,那么在未来某天就能达到自己的预期目标。

  决心和坚韧有时比聪明才智能有用。

  行动计划

  首先我们需要一些基本技能:

  1. 从正确的理念开始

  十年前,等待数据课程的资料可能需要数周的时间,但那些日子已经一去不回。如今到处都有很棒的学习资源,我们需要不断学习,不断提升技能。

  2. 学习一门语言并培养数学技能

  可以选择学习Python或R语言。Coursera和Udemy等网站上有大量免费课程。吴恩达的机器学习课程和斯坦福大学的神经网络课程都非常棒,而且很有趣。

  许多Python用户喜欢使用Anaconda和Jupyter Notebook。许多R用户喜欢用R Studio。

  3. 解决实际问题

  尝试解决工作中的实际问题,与商业专家和数据工程师一起工作。

  4. 参加Kaggle比赛

  Kaggle任务有一定范围,而且数据比较干净,但能很好的提高建立模型技能,同时能与几千人一起解决挑战性的数据问题。不要担心排名,从零开始。

  5. 了解行业大神的动向

  可以关注Geoffrey Hinton、吴恩达、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。

  6. 使用高效的工作方式

  积累一定基础后,使用GitHub等版本控制系统改进自己的工作流程,以便进行部署和代码维护,还可以使用Docker。

  7. 有效地沟通

  我们需要展现自己的工作成果,在跟领导层汇报工作时,需要有效地利用演示文稿等中。

  数据分析师的自我修养丨如何进阶为数据科学家

  良好的工作环境

  即使你掌握了许多技能,但所在的公司没有合适的工具和环境,那么开展工作也是很困难的。工作环境中总会存在些不可控的因素,因此我们要考虑哪些因素可以改善和利用。

  1. 转到合适的团队

  大多数大中型企业至少有一个小型数据科学团队,因此要选择合适的企业。

  2. 与合适的人合作

  如果换工作不太现实,那么设法与出色的数据科学家合作。例如,发现相关问题,与专业人员合作解决,而不是委托他们解决。

  3. 适当的工具和环境

  企业有时不太明确该如何数据科学工具进行投入。有些企业制定计划和投入过程比较繁琐,因此只会优先考虑收益明显的商业案例。抓住机会,倡导对分析环境、工具、相关培训的投入。

  4. 制定明确的用例

  了解公司的业务以及能如何应用数据科学,将这两者联系起来,制定明确的用例。

  5. 与更优秀的人合作

  努力成为优秀团队中的一员,你不仅会收获地更多,还能学到很多自己为掌握的知识。

  结语

  现在就是开始的最佳机会,立即开始学习,尽快解决实际问题。在学习的过程中,你会不断提升自己,最终让自己大吃一惊,要珍惜每个机会。

  作者 Ben Stanbury

  编译 Mika


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