Data Science 简明教程

数据科学家大量使用 Python，因为它是最流行的编程语言之一，易于学习，并拥有可用于数据操作和数据分析的大型库。因为它是一种灵活的语言，所以它可以在数据科学的所有阶段中使用，例如数据挖掘或运行应用程序。Python 拥有一个庞大的开源库，其中包含强大的数据科学库，如 Numpy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、Keras、Scikit Learn、Seaborn 等。这些库有助于完成不同的数据科学任务，例如读取大型数据集，绘制和可视化数据和相关性，训练和拟合机器学习模型以适应你的数据，评估模型的性能等。

SQL 是在开始数据科学之前需要的另一个基本条件。与其他编程语言相比，SQL 相对简单，但要成为一名数据科学家是必需的。此编程语言用于管理和查询关系数据库存储的数据。我们可以使用 SQL 检索、插入、更新和删除数据。要从数据中提取见解，能够创建复杂的 SQL 查询（包括连接、分组、具有等）至关重要。连接方法使你能够同时查询多个表格。SQL 还可以执行分析操作和转换数据库结构。

R 是一种高级语言，用于制作复杂的统计模型。R 还允许你使用阵列、矩阵和向量。R 以其图形库而闻名，使用户能够绘制精美的图表并使图表易于理解。

借助 R Shiny，程序员可以使用 R 制作 Web 应用程序，用于将可视化元素嵌入到网页中，并为用户提供大量与其交互的方式。此外，数据提取是数据科学的一个关键部分。R 允许你将 R 代码连接到数据库管理系统。

R 还为你提供了更高级数据分析的多种选择，例如构建预测模型、机器学习算法等。R 还有许多用于处理图像的软件包。

在数据科学中，高度依赖统计才能存储和翻译数据模式用于预测的高级机器算法。数据科学家利用统计执行数据收集、评估、分析和从数据中推论结论，以及使用相关的量化数学模型和变量。数据科学家担任程序员、研究员和商务主管等职位，所有这些学科都具有统计基础。统计在数据科学中的重要性与编程语言相当。

数据科学家在海量数据上执行操作，但有时系统的内存无法处理这些海量数据。那么如何在如此海量的数据上执行数据处理？这里 Hadoop 就发挥了作用。它可用于快速分割数据并将其传输至多个服务器以进行数据处理和其他操作（如筛选）。尽管 Hadoop 基于分布式计算概念，但许多公司要求数据科学家基本了解分布式系统原则（如 Pig、Hive、MapReduce 等）。许多公司已经开始使用 Hadoop 即服务（HaaS），这是云中 Hadoop 的另一个名称，这样数据科学家就不需要了解 Hadoop 的内部工作原理。

Spark 是一个用于大数据计算的框架，它在数据科学领域中越来越流行。Hadoop 从磁盘读取数据并写入数据，而 Spark 计算结果在系统内存中，使得它与 Hadoop 相比更容易且更快。Apache Spark 的功能是加快复杂算法的速度，其专门用于数据科学。如果数据集很大，它会分布式处理数据，这会节省大量时间。使用 Apache Spark 的主要原因在于其速度和为运行数据科学任务和流程提供的平台。Spark 可以在一台计算机或多个计算机集群上运行，使得使用 Spark 非常方便。

机器学习是数据科学的关键组成部分。机器学习算法是分析海量数据的有效方式。它可以帮助自动化各种相关数据科学操作。但是，对机器学习原理的深入了解并非在行业内开始职业生涯的必需条件。大多数数据科学家缺乏机器学习技能。只有极少数数据科学家对推荐引擎、对抗性学习、强化学习、自然语言处理、异常值检测、时序分析、计算机视觉、生存分析等高级主题拥有广泛的知识和专门知识。因此，这些能力将帮助你在数据科学职业中脱颖而出。

数据科学家对特定业务领域或涉猎领域的了解越深入，就越容易对该特定领域的数据进行分析。

数据科学涉及所有数据，因此了解数据非常重要，例如什么是数据、如何存储数据、表、行和列的知识。

批判性思维是在理解和明确了解思想如何匹配过程中明确、合乎逻辑地思考的能力。在数据科学中，您需要具备批判性思维，以便获得有用的见解并改善业务运营。批判性思维可能是数据科学中最重要的技能之一。它使他们能够更深入地挖掘信息并找出最重要的事情。

设计模型并非数据科学家的全部工作。数据科学家必须提出可用于提高产品质量的见解。通过系统方法，如果专业人士了解整个产品，他们可以快速加速。他们可以帮助模型启动（引导）并改善特性工程。此技能还可以帮助他们通过揭示以前可能没有想到过的有关产品的想法和见解来改善他们的讲故事能力。

在现代人才获取流程中，数据科学家最抢手的软技能之一是适应能力。由于新技术正在更快地被制造和使用，因此专业人士必须快速学会如何使用它们。作为一名数据科学家，您必须跟上不断变化的业务趋势并能够适应。