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想入門數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域？明確方向更重要
2018-12-18
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作者 | Jeremie Harris

翻譯 | Mika

CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)

 

我在一家數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)公司工作。對于學(xué)員，我常常給出的建議并不是推薦庫或者工具，而是讓他們首先明確自己想成為什么樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家，確定自己的方向。


當(dāng)中的原因在于，數(shù)據(jù)科學(xué)并不是單一且定義明確的領(lǐng)域，公司并不會雇用所謂的全能型數(shù)據(jù)科學(xué)家，而是會選擇有擁專業(yè)技能的個人。


為了更好的理解，假設(shè)你們公司想聘請數(shù)據(jù)科學(xué)家。那么，你們肯定有明確的問題需要解決，而這需要具體的技術(shù)知識和專業(yè)知識。例如，有些公司將簡單模型應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集；有些公司將復(fù)雜模型應(yīng)用于小型模型；有些公司需要動態(tài)訓(xùn)練模型；有些公司根本不使用（傳統(tǒng)）模型。


以上這些都需要完全不同的技能。對于想進入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的人群收到的建議往往是：學(xué)習(xí)使用Python，構(gòu)建分類/回歸/聚類等項目在開始找工作，這其實是不太合理的。


數(shù)據(jù)科學(xué)家在工作中承擔(dān)了很多責(zé)任。人們會將過多的內(nèi)容歸入“數(shù)據(jù)科學(xué)”的范疇。為生產(chǎn)構(gòu)建強大的數(shù)據(jù)管道，這應(yīng)該是數(shù)據(jù)科學(xué)方面的問題。開發(fā)一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這應(yīng)該是數(shù)據(jù)科學(xué)方面的問題。


這種現(xiàn)象并不好，因為這會讓有抱負的數(shù)據(jù)科學(xué)家失去方向和對特定問題的關(guān)注。


為了避免成為全能型數(shù)據(jù)科學(xué)家，再次之前讓我們先了解數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域主要有哪些職位，以及他們常常被混淆的原因：


1. 數(shù)據(jù)工程師


> 職位描述

為處理大量數(shù)據(jù)的公司管理數(shù)據(jù)管道。這意味著在數(shù)據(jù)需要從源頭進行有效地收集和檢索，而且在使用前需要進行清理和預(yù)處理。


> 重要性

如果你只使用過存儲在.csv或.txt文件中的相對較小的數(shù)據(jù)集(小于5G)，那么你可能很難理解為什么需要專人維護數(shù)據(jù)管道。

當(dāng)中的原因在于：1）計算機很難承載大小為50 G的數(shù)據(jù)集，因此需要以其他方式將其提供給模型；2）大量數(shù)據(jù)可能需要花費大量時間來處理，并且經(jīng)常需要冗余存儲。進行管理存儲需要專業(yè)的技術(shù)知識。


> 技能要求

你需要使用Apache Spark、Hadoop、Hive和Kafka。還需要有扎實的SQL的基礎(chǔ)。


> 處理的問題

如何構(gòu)建每分鐘能處理1萬個請求的管道？

如何在不將其全部加載到RAM的情況下清理該數(shù)據(jù)集？



2. 數(shù)據(jù)分析師


> 職位描述

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的商業(yè)見解。你通常會成為技術(shù)團隊和商業(yè)策略業(yè)，銷售或營銷團隊之間的中間人。數(shù)據(jù)可視化是你日常工作的重要組成部分。


> 重要性

有些人很難理解為什么數(shù)據(jù)分析師如此重要，但他們確實如此。數(shù)據(jù)分析師需要將經(jīng)過訓(xùn)練和測試的模型，以及大量用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的格式，以便轉(zhuǎn)化為圍商業(yè)策略。數(shù)據(jù)分析師幫助確保數(shù)據(jù)科學(xué)團隊不會浪費時間來解決無法提供商業(yè)價值的問題。


> 技能要求

技能包括Python，SQL，Tableau和Excel。你還需要出色的溝通能力。


> 處理的問題

是什么帶來了用戶增長？

如何向管理層解釋最近的使用費讓用戶望而卻步？


3. 數(shù)據(jù)科學(xué)家


> 職位描述

清理和探索數(shù)據(jù)集，并進行能帶來商業(yè)價值的預(yù)測。你的日常工作包括訓(xùn)練和優(yōu)化模型，并將其部署到生產(chǎn)中。


> 重要性

當(dāng)你有大量難以被解析的數(shù)據(jù)，你需要從中提取出可理解的分析見解。這是數(shù)據(jù)科學(xué)家的基本工作：將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為易于理解的結(jié)論。


> 技能要求

包括Python、scikit-learn、Pandas、SQL、也許還需要掌握Flask、Spark、TensorFlow、PyTorch。有些數(shù)據(jù)科學(xué)職位純粹是技術(shù)性的，但大多數(shù)人要求你具備一定的商業(yè)意識。


> 處理的問題

我們有多少種不同的用戶類型？

是否能建立一個模型來預(yù)測哪些產(chǎn)品將銷售給哪些用戶？



4. 機器學(xué)習(xí)工程師


> 職位描述

構(gòu)建、優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型，以及部署到生產(chǎn)。你的工作離不開機器學(xué)習(xí)模型，而且需要將其放入全棧應(yīng)用程序或硬件中，但也需要自己設(shè)計模型。


> 技能要求

需要掌握Python、Javascript、scikit-learn，TensorFlow 、PyTorch，以及SQL或MongoDB。


> 處理的問題

如何將此Keras模型集成到我們的Javascript應(yīng)用程序中？

如何減少推薦系統(tǒng)的預(yù)測時間和預(yù)測成本？


5. 機器學(xué)習(xí)研究員


> 職位描述

找到解決數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)中的挑戰(zhàn)性問題的新方法。你不會使用開箱即用的解決方案，而是需要創(chuàng)建解決方案。


> 技能要求

需要用到Python、TensorFlow、PyTorch和SQL。


> 處理的問題

如何將模型的準確性提高到最高水平？

自定義優(yōu)化器有助于減少訓(xùn)練時間嗎？


結(jié)語

我在這里列出的五個職位絕對不是孤立的。例如，在早期創(chuàng)業(yè)公司，數(shù)據(jù)科學(xué)家也需要充當(dāng)數(shù)據(jù)工程師或數(shù)據(jù)分析師的角色。但是大多數(shù)工作會按類別分類，公司規(guī)模越大，類別則越具體。

總的來說，為了找到心儀的工作，你需要明確具體的方向。如果你想成為一名數(shù)據(jù)分析師，就不用學(xué)習(xí)TensorFlow；如果你想成為一名機器學(xué)習(xí)研究員，那么不用先學(xué)Pyspark。

可以思考一下你希望為公司帶來哪方面的價值，并朝著這個方向努力，這是入門的最佳方式。

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