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[水煮经管] 数据分析师的自我修养丨如何进阶为数据科学家 [推广有奖]

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widen我的世界 学生认证  发表于 2018-8-29 10:54:20 |显示全部楼层

       数据分析师的自我修养丨

              如何进阶为数据科学家

4.jpeg


作者 Ben Stanbury

编译  Mika

本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权


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。


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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


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提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎


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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。


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# 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。


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# 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。


原文链接:

https://towardsdatascience.com/from-data-analyst-to-data-scientist-f67a724ea265



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钱学森64 发表于 2018-8-29 12:17:42 |显示全部楼层
学习了,谢谢分享
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xujingjun 发表于 2018-8-29 12:18:30 |显示全部楼层
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zhengcz 发表于 2018-8-29 12:22:40 |显示全部楼层
谢谢分享
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albertwishedu 发表于 2018-8-29 12:45:58 |显示全部楼层
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hyyseeker 发表于 2018-8-29 12:48:58 |显示全部楼层

谢谢分享
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zhou_yl 发表于 2018-8-29 12:51:52 来自手机 |显示全部楼层
谢谢分享
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laodong1984 发表于 2018-8-29 13:40:52 |显示全部楼层
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602800305 发表于 2018-8-29 13:53:50 |显示全部楼层
多谢分享!!!!!!!!!!!!!!!!!
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mb20101 在职认证  发表于 2018-8-29 13:59:31 |显示全部楼层
说的很全面,作者辛苦了。
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