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數(shù)據(jù)科學(xué)人才: 如何順藤摸瓜提高你的競(jìng)爭(zhēng)力
2016-04-07
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摘要:基于一項(xiàng)針對(duì)620多位數(shù)據(jù)專(zhuān)家的調(diào)查研究,我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)技能分為三個(gè)分支:行業(yè)知識(shí)背景(本文特指商業(yè)),技術(shù)/編程和數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)。這項(xiàng)研究將影響目前數(shù)據(jù)科學(xué)家,即將成長(zhǎng)為數(shù)據(jù)科學(xué)家和招聘者。

數(shù)據(jù)科學(xué)是從數(shù)據(jù)中提取信息的能力。普遍認(rèn)為三個(gè)主要技能將有助于提升數(shù)據(jù)科學(xué)能力。它們是:行業(yè)知識(shí)背景(商業(yè)上為商業(yè)頭腦),技術(shù)/編程,數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)技能。

在這項(xiàng)數(shù)據(jù)科學(xué)研究中,我們測(cè)試數(shù)據(jù)科學(xué)家們對(duì)25項(xiàng)不同的數(shù)據(jù)科學(xué)技能的熟練程度(見(jiàn)圖1)。我們把這25個(gè)技能劃分到五個(gè)領(lǐng)域:行業(yè)、技術(shù)、編程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)及建模。



通過(guò)因子分析做維數(shù)減少

雖然我們可能人為把25個(gè)數(shù)據(jù)技能劃分到這五個(gè)領(lǐng)域,但是我們還可以看看數(shù)據(jù)能告訴我們什么。為此,我使用了因子分析法。因子分析是個(gè)數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)技術(shù),當(dāng)你的數(shù)據(jù)集中有很多很多變量,希望適當(dāng)減少變量個(gè)數(shù)的時(shí)候使用。通常,因子分析檢查多個(gè)變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系(比如,相關(guān)性),并嘗試用較少的變量(因子)來(lái)呈現(xiàn)和解釋這些相關(guān)性。這些精簡(jiǎn)過(guò)的因子(變量)即被用于解釋你研究的現(xiàn)象。

因子分析的結(jié)果呈現(xiàn)在矩陣表格里。因子矩陣是個(gè)N×M表格(N=原始變量個(gè)數(shù),M=潛在因子個(gè)數(shù))。因子矩陣的元素代表各個(gè)變量和潛在因子之間的回歸系數(shù)(如相關(guān)系數(shù))。這些元素(或因子載荷)代表了變量和各個(gè)潛在因子之間的關(guān)系強(qiáng)度。因子分析結(jié)果將告訴我們兩件事情:

1. 因子的個(gè)數(shù)

2. 哪些變量能通過(guò)因子很好地表現(xiàn)

結(jié)論

因子分析的使用在本質(zhì)上是探索性的分析,即,對(duì)數(shù)據(jù)不預(yù)先定義其結(jié)構(gòu)。25個(gè)技能之間的實(shí)際關(guān)系模式推動(dòng)了模型的結(jié)果。雖然為能最好地描述數(shù)據(jù),需要人為決定了因子個(gè)數(shù),但是因子個(gè)數(shù)的選擇也要基于這個(gè)模型結(jié)果。當(dāng)前的因子分析的目標(biāo)是用盡可能少的因子解釋這25個(gè)技能之間的關(guān)系。為此,我有幾個(gè)借助特征值來(lái)決定因子個(gè)數(shù)(因子分析的輸出結(jié)果)的經(jīng)驗(yàn)法則。特征值代表了每個(gè)因子計(jì)算出的公共方差所占的百分比。第一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則是基于特征值大于總體(1.0)的個(gè)數(shù),另外一種方法是畫(huà)圖標(biāo)記(稱(chēng)為散點(diǎn)圖)25個(gè)特征值來(lái)確定一個(gè)明顯的斷裂點(diǎn)。



圖2中可以看出第三、第四 個(gè)特征值之間有明顯的斷裂點(diǎn)。因此,我選擇使用三個(gè)因子來(lái)解釋這25個(gè)技能之間的關(guān)系。三個(gè)因子可以對(duì)25個(gè)數(shù)據(jù)技能熟練程度的公共方差的62%進(jìn)行解釋。

基于三因子分析方法,因子模型矩陣很容易理解,25個(gè)數(shù)據(jù)技能熟練程度評(píng)級(jí)的因子分析模型矩陣見(jiàn)表1。



表1中用不同顏色標(biāo)記出的是每行的最大值,這三個(gè)因子名的命名是基于這些較大的值。比如,許多數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方面的技能在因子1這一列值很高,那么我就標(biāo)記此列為數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)。同樣的方法分別標(biāo)記技術(shù)/編程和行業(yè)。

通過(guò)可視化的方法揭示數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)構(gòu)

你可以將這三個(gè)因子想象成三維空間里的坐標(biāo)軸(x, y, z)。通過(guò)使用數(shù)值將25個(gè)數(shù)據(jù)技能分布在空間里,你可以將這三個(gè)因子視覺(jué)化,如圖三所呈現(xiàn)。圖中的每一個(gè)點(diǎn)代表了一個(gè)具體的數(shù)據(jù)科學(xué)技能。而每一種技能用不同的顏色來(lái)代表與它有所聯(lián)系的領(lǐng)域。數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)由綠色表示,商業(yè)由黃色表示,技術(shù)/編程由藍(lán)色表示。此外,為了使讀者能在三維角度來(lái)看這張圖,我將點(diǎn)與面相連,平面上的點(diǎn)代表了空間點(diǎn)的z值。



你可以看到這25個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)技能是怎樣聚集成三個(gè)不同的群體的,每個(gè)群體代表了一個(gè)技能領(lǐng)域。有少數(shù)技能在多個(gè)因子中有高輸入值,這些技能通過(guò)多種色彩表示出來(lái)了,包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)(有較高的商業(yè)和技術(shù)/編程的輸入值),數(shù)據(jù)管理(有較高的技術(shù)/編程和數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)的輸入值),自然語(yǔ)言處理和文本挖掘(有較高的技術(shù)/編程和數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)的輸入值)。



總結(jié)

盡管數(shù)據(jù)科學(xué)是由許多不同領(lǐng)域的技能構(gòu)成的,數(shù)據(jù)科學(xué)技能可以分為三個(gè)大領(lǐng)域:學(xué)科相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)(在本文特指商業(yè)知識(shí)),技術(shù)/編程,以及數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)。通過(guò)將25個(gè)不同的數(shù)據(jù)科學(xué)技能進(jìn)行因子分析和排序,可以揭示出一個(gè)三維的解決方法。

這個(gè)結(jié)果對(duì)于數(shù)據(jù)人才和招聘者都有幫助。如果你是一個(gè)數(shù)據(jù)方面的人才,你擁有什么樣的數(shù)據(jù)技能呢?我們的結(jié)果顯示,在三個(gè)技能領(lǐng)域內(nèi),在一個(gè)領(lǐng)域擁有專(zhuān)業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)人才往往在這個(gè)領(lǐng)域其他有相關(guān)的技能。因此,我建議你首先了解自己的才能是什么。如果你有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)背景,你可以考慮修讀那個(gè)技能領(lǐng)域的課程。如果你已經(jīng)有很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)技能和統(tǒng)計(jì)思維能力,學(xué)習(xí)相關(guān)的技能(如機(jī)器學(xué)習(xí))會(huì)比學(xué)習(xí)其他技能(如前端編程)簡(jiǎn)單。 如此,就可以順藤摸瓜提高本身的競(jìng)爭(zhēng)力。

如果你是一個(gè)招聘者,你的公司能否成功取決于你能否將候選人的技能與職位要求相匹配。有許多不同的技能都可以成為數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)和技術(shù)/編程領(lǐng)域內(nèi)的部分。你要確保理解候選人擁有的特定技能。你可以使用表2所列舉的技能作為評(píng)估候選人技能的起點(diǎn)。

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