发帖
雷达卡
这就是数据科学家的角色，为了做到这一点，他们需要掌握大量技能。以下是数据科学领域的 10 种热门技能，它们将帮助您获得良好的开端。
1. R 编程语言
这种编程语言用于统计计算和图形，使其非常适合数据分析领域。R 通过论坛甚至邮件列表获得社区的大力支持，因此如果您对这种编程语言有任何疑问，总有人愿意回答。
2.Apache Spark
Apache Spark 的创建考虑到了表现力，让程序员可以减少代码，同时能够解决更复杂的问题。它在内存密集型应用程序中拥有最佳性能，同时轻松实现集群并行性。
3. Python（SciKit 学习）
Python 是用于 SciKit Learn 的编程语言；在挖掘数据集时，它提供了广泛的算法可供选择，使其成为该领域最受欢迎的技能之一。借助 pandas、matplotlib 和 NLTK 等开源库，工程师可以快速高效地完成工作，而无需一次又一次地重新发明轮子。Python 还通过论坛和邮件列表获得了强大的支持，如果您不熟悉编码或遇到比运行 'git clone 更复杂的事情，这总是一个好处。
4.分布式架构
分布式架构是跨多个服务器拆分工作的过程，每个服务器都有自己的处理器。数据科学家需要能够尽可能利用这些类型的架构。对于工程师来说，了解分布式系统的运行方式是很重要的，这样才能在该领域领先一步。
5. Apache Hadoop
Apache Hadoop 允许数据科学家和工程师等查看大型数据集，这些数据集原本无法放入单个机器的内存中，然后使用简单的编程模型通过网络并行处理它们。网络巨头谷歌、Facebook、雅虎！已经在利用 Apache Hadoop 的强大功能，因此随着时间的推移，它只会越来越受欢迎。
6.NoSQL
对允许工程师以相对较低的成本快速存储和检索数据的可扩展分布式数据库的需求导致了 No SQL 技术的诞生。像谷歌这样的公司多年来一直在使用这项技术，这就是为什么随着时间的推移它变得越来越流行的原因。为了跟上组织内的其他数据科学家或其他工程师的步伐，这是一项必不可少的技能，所以不要落后！
7. K-means 聚类算法（Python）
K-means 聚类分析用于根据您为其分配的特征将数据集分割成组。这种类型的算法通过迭代细化将集合中的每个点分配到其各自的组中。这意味着它将尝试最小化每组中的点与其各自质心的距离总和（组内）。
8. 主成分分析（Python）
该算法用于通过识别和删除冗余特征来降低数据的维度，这可以极大地帮助在处理大型数据集时简化不同类型的问题。由于 PCA 有助于特征提取，因此它还非常擅长使未标记的数据更易于管理，这使您可以使用更少的维度，同时仍保留其中包含的大部分信息。这可以让您避免需要处理大量个别情况，其中每个情况都需要自己的唯一表示，而对于大多数用途而言，只需几个具有代表性的组件就足够了。与大多数机器学习算法一样，您可以使用大量库将 PCA 实施到您的代码库中。
9. 降维（Python）
降维是一种数据处理形式，它允许您将对象的原始特征转换为数量较少的称为主成分的新变量。这在处理具有冗余信息的大型数据集时效果最佳 - 它有助于降低噪声并保留信号，因此您将获得更高质量的整体结果。主成分源自原始属性的线性组合，因此对统计建模和可视化都有好处。降维通常与 K-Means 聚类或 PCA 等其他算法结合使用，以在将数据集用于训练目的之前对其进行清理。
10. 引导和重采样方法（Python）
自举是一种重采样，其中对数据进行采样以测试算法的准确性或有效性。除了评估不同样本之间的差异程度之外，这还有助于确定模型在对看不见的数据进行训练时的表现。有几种类型的引导方法可以用于这些目的，例如替换采样、不替换随机采样和样本增强，可以通过在没有任何数据的数据集中添加噪声来完成。另一种形式的重采样通常与引导算法（如装袋和提升）结合使用，称为交叉验证。这有助于减少因仅使用一个数据集进行训练而导致的偏差。
结论：
这 10 种算法不仅对您的数据科学工具箱至关重要，而且它们也受到希望招聘新人才的招聘人员的高度追捧。如果您想在就业市场上保持竞争力，您必须尽快熟悉它们！其中许多是通过开源库实现的，因此请务必检查您使用的任何语言（包括 R 和 Python）都有哪些可用的内容。一旦你开始练习编程挑战会变得容易很多，所以不要放弃掌握这些重要技能！
编辑推荐
1、2022年300个以上最佳免费数据科学课程
2、大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！
3、机器学习模型方法总结
4、历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表
5、机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目
6、数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？
7、《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线
8、文本挖掘常用的107个语料库
9、一图读懂“东数西算”工程
10、零基础转行数据分析，看这篇文章就够了
DA内容精选
京公网安备 11010802022788号
