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2020年必備的5個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)技能
2020-03-24
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2020年必備的5個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)技能


作者 | Joos Korstanje

譯者 | ronghuaiyang


長(zhǎng)期以來，“R, Python, SQL和機(jī)器學(xué)習(xí)”一直是數(shù)據(jù)科學(xué)家的標(biāo)準(zhǔn)工作描述。但隨著該領(lǐng)域的發(fā)展，這已不足以在就業(yè)市場(chǎng)上保持競(jìng)爭(zhēng)力。

更新你的技能，為2020年數(shù)據(jù)就業(yè)市場(chǎng)準(zhǔn)備！

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域，人們正在迅速積累越來越多的技能和經(jīng)驗(yàn)。這導(dǎo)致了機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的工作描述越來越豐富，因此我對(duì)2020年的建議是，所有的數(shù)據(jù)科學(xué)家也需要成為開發(fā)人員。

為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，你一定要為新工具帶來的新工作方式做好準(zhǔn)備。


1. 敏捷


敏捷是一種組織工作的方法，已經(jīng)被開發(fā)團(tuán)隊(duì)大量使用。數(shù)據(jù)科學(xué)的角色越來越多地由那些最初的技能是純軟件開發(fā)的人來扮演，這就產(chǎn)生了機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的角色。

2020年必備的5個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)技能

越來越多的數(shù)據(jù)科學(xué)家/機(jī)器學(xué)習(xí)工程師被管理為開發(fā)人員：不斷地改進(jìn)現(xiàn)有代碼庫中的機(jī)器學(xué)習(xí)元素。


對(duì)于這種類型的角色，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須了解基于Scrum方法的敏捷工作方式。它為不同的人定義了幾個(gè)角色，這個(gè)角色定義確保了持續(xù)的改進(jìn)和順利地實(shí)現(xiàn)。


2. Github


Git和Github是為開發(fā)人員提供的軟件，在管理不同版本的軟件時(shí)非常有用。它們跟蹤對(duì)代碼庫所做的所有更改，此外，當(dāng)多個(gè)開發(fā)人員在同一時(shí)間對(duì)同一項(xiàng)目進(jìn)行更改時(shí)，它們還為協(xié)助提供了真正的便利。

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隨著數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色變得越來越偏重于開發(fā)，使用這些開發(fā)工具就成為了關(guān)鍵。Git正在成為一種重要的工作需求，要適應(yīng)使用Git的最佳實(shí)踐需要一定的時(shí)間。當(dāng)你獨(dú)自一人或與他人合作時(shí)，很容易開始使用Git，但是當(dāng)你加入一個(gè)有Git專家的團(tuán)隊(duì)，而你仍然是一個(gè)新手時(shí)，你可能會(huì)比想象的更加困難。


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3. 工業(yè)化


數(shù)據(jù)科學(xué)也在改變的是我們思考項(xiàng)目的方式。數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然是用機(jī)器學(xué)習(xí)回答業(yè)務(wù)問題的人，一如既往。但是，越來越多的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目是為生產(chǎn)系統(tǒng)開發(fā)的，例如作為大型軟件中的微服務(wù)。

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與此同時(shí)，高級(jí)模型的CPU和RAM消耗越來越大，特別是在處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)時(shí)。


對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作描述，不僅要考慮模型的準(zhǔn)確性，還要考慮項(xiàng)目的執(zhí)行時(shí)間或其他工業(yè)化方面，這一點(diǎn)變得越來越重要。


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4. 云和大數(shù)據(jù)


雖然機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)化正成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的一個(gè)嚴(yán)重的約束，但它也成為數(shù)據(jù)工程師和IT的一個(gè)嚴(yán)重約束。


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當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家可以致力于減少模型所需的時(shí)間時(shí)，IT人員可以通過改變速度更快的計(jì)算服務(wù)來做出貢獻(xiàn)，這些計(jì)算服務(wù)通常可以通過以下一種或兩種方式獲得：

  • 云：將計(jì)算資源轉(zhuǎn)移到外部供應(yīng)商，如AWS、Microsoft Azure或谷歌云，使得建立一個(gè)可以從遠(yuǎn)處訪問的非?？焖俚?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境變得非常容易。這要求數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)云功能有基本的了解，例如：使用遠(yuǎn)程服務(wù)器而不是自己的計(jì)算機(jī)，或者使用Linux而不是Windows / Mac。
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  • PySpark可以在并行(大數(shù)據(jù))系統(tǒng)上編寫Python
  • 大數(shù)據(jù)：更快的第二個(gè)方面是使用Hadoop和Spark，這兩個(gè)工具允許同時(shí)在多臺(tái)計(jì)算機(jī)(工作節(jié)點(diǎn))上并行處理任務(wù)。這要求使用不同的方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)家的模型，因?yàn)槟愕拇a必須允許并行執(zhí)行。


5. 自然語言處理, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)


最近，數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然認(rèn)為NLP和圖像識(shí)別僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)的專門化，并不是所有人都必須掌握。

你需要理解深度學(xué)習(xí)：基于人腦思想的機(jī)器學(xué)習(xí)

但是，即使在“常規(guī)”業(yè)務(wù)中，圖像分類和NLP的用例也越來越頻繁。在當(dāng)今時(shí)代，至少對(duì)這些模型沒有基本的了解是不可接受的。

即使你在工作中沒有此類模型的直接應(yīng)用，也可以很容易地找到實(shí)際操作的項(xiàng)目，并使你能夠理解圖像和文本項(xiàng)目中所需的步驟。

祝你好運(yùn)，同時(shí)提高你的技能，不要猶豫，保持警惕，一直在學(xué)習(xí)。


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