全文共3683字，預計學習時長10分鐘
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來源：Pexels
數據科學領域的發展日新月異。只有掌握了數據科學的基礎知識，才能夠繼續學習那些更加高深的概念，比如深度學習和人工智能。
而數據科學所涵蓋的內容極為寬泛，其分支領域包括數據準備與探索、數據表示與轉換、數據可視化與表達、預測分析以及機器學習等。聽到這里，初學者自然會產生疑惑：哪些技能才是數據科學家的必備技能呢？
為此，本文將探討十項數據科學家必須學習的重要技能。
這些技能大體上可分為兩類，即專業技能與軟技能。其中，專業技能包括數學與統計學、編碼、數據整合與預處理、數據可視化、機器學習、項目實踐技能等；軟技能則包含人際交流、終身學習、團隊合作以及倫理道德。
義無反顧地開始吧~
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1. 數學與統計學
（1）統計學與概率
統計學與概率主要應用于特征可視化、數據預處理、特征轉換、數據重建、數據降維、特征工程以及模型評價等領域。在開始學習之前，需要先熟悉以下概念：
a) 平均數
b) 中位數
c) 眾數
d) 標準差
e) 相關系數與協方差矩陣
f) 概率分布（二項分布、泊松分布、正態分布）
g) P值
h) 均方誤差
i) 決定系數R2
j) 貝葉斯定理（查準率、查全率、陽性預測值、陰性預測值、混淆矩陣、ROC曲線）
k) A/B測試
l) 蒙特卡洛模擬
（2）多元微積分
大部分機器學習模型都是基于某一數據集創建而成，并且該數據集通常含有多種特征值或者預示變量。因此在創建一個機器學習模型之前，必須要足夠了解多元微積分。因此，應該熟悉以下概念：
a) 多變量函數
b) 導數與斜率
c) 階梯函數、S型函數、效用函數、線性整流函數
d) 代價函數
e) 函數繪圖
f) 函數最大值與最小值
（3）線性代數
線性代數是機器學習領域最重要的數學技能。數據集可以通過矩陣進行表示。在數據預處理、數據轉換以及模型評價過程中都會用到線性代數。因此，需要了解的概念如下：
a) 矢量
b) 矩陣
c) 矩陣的轉置
d) 逆矩陣
e)矩陣的行列式
f) 點積
g) 特征值
h) 特征向量
（4）優化方法
大部分機器學習算法在運行預測模型時，通過最小化處理目標函數，然后獲取用于測試數據的權值，以此獲得預測標簽。為此，需要熟悉以下概念：
a) 代價函數/目標函數
b) 似然函數
c) 誤差函數
d) 梯度下降算法與其變量（隨機梯度下降算法）
如果想要進一步了解梯度下降算法，請點擊此處：《機器學習：梯度下降算法的工作原理》。
2. 編程
在數據科學領域，編程是一項非常重要的技能。其中，使用最普遍的兩種編程語言分別是Python語言與R語言，因此必須對它們加以了解。但是，某些組織可能并不要求人們同時掌握Python語言與R語言，只需熟練使用其中任意一種即可。
（1）Python編程語言
大家應該熟練掌握基本的Python編程技能。為此，下文列出了幾種最重要Python安裝包，應該加以了解并熟練使用。
a) Numpy
b) Pandas
c) Matplotlib
d) Seaborn
e) Scikit-learn
f) PyTorch
（2）R編程語言
a) Tidyverse
b) Dplyr
c) Ggplot2
d) Caret
e) Stringr
（3）其它編程語言
在當今社會，某些行業組織可能還會要求掌握一些其他編程語言，比如：
a) Excel
b) Tableau
c) Hadoop
d) SQL
e) Spark
3. 數據整合與預處理
在數據科學領域，無論是推理分析、預測性分析，還是處方性分析，任何分析過程都少不了數據的參與。某一預測模型能否進行準確預測，主要取決于建模過程中使用的數據質量如何。數據的形式豐富多樣，比如文本、表格、圖像、語音和視頻。通常，用以分析的數據需要進行挖掘、處理，并將其轉換成一種合適的形式，以便后續分析。
（1）數據整合：對于每一位數據科學家來說，數據整合都是非常重要的一步。在數據科學項目中，大部分數據都無法直接用于分析，因為它們通常存在于文件、數據庫或者各種文檔中，比如網頁、推文或者PDF文檔。因此，必須學習如何整合與清理數據，才能從中得出深刻見解。
（2）數據預處理：了解數據預處理同樣至關重要，與其相關的主要概念如下：
a) 處理缺失數據
b) 數據重建
c) 處理分類數據
d) 在處理分類問題時對類別標簽進行編碼
e) 各種特征轉換技術與降維方法，例如主成分分析法（PCA）、線性判別分析法（LDA）
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4. 數據可視化
一個合格的數據可視化應具備以下幾點：
a) 數據類型：在決定如何對數據進行可視化處理時，首先要了解數據的類型，比如它是分類數據、離散數據、連續數據、時序數據，還是其它種類。
b) 幾何圖形：需要根據數據類型選擇合適的可視化方法，具體包括散點圖、曲線圖、條形圖、直方圖、qqplot圖、密度圖、箱形圖、pairplot多變量圖，以及熱圖等。
c) 映射：需要分別選擇X軸與Y軸的變量。如果要分析的數據是一個包含多種特征值的多維數據集，那么這一步就尤為重要。
d) 標度：需要選擇使用何種標度，例如線性標度或者對數標度。
e) 標簽：此時所使用到的標簽主要包括坐標軸、標題、圖例、字號等。
f) 倫理道德：必須確保該可視化方法能夠闡述事實。在對數據進行清理、總結，最后進行可視化處理過程中，必須注意自己的每一步操作，從而確保最終結果真實可靠，不會誤導讀者。
5. 基本的機器學習技能
機器學習是數據科學的一個重要分支，因此了解機器學習框架同樣至關重要，比如問題框架、數據分析、建模、測評，以及模型應用。如果想要進一步了解機器學習框架，請點擊此處：《機器學習過程》。
下文列出了一些重要的機器學習算法，應當加以學習。
（1）監督學習（連續變量預測）
a) 基本回歸分析
b) 多維回歸分析
c) 正則化回歸
（2）監督學習（離散變量預測）
a) 邏輯回歸分類器
b) 支持向量機分類器
c) k-近鄰算法分類器
d) 決策樹分類器
e) 隨機森林分類器
（3）無監督學習
a) k-均值聚類算法
6. 數據科學項目實踐技能
如果想要成為一名數據科學家，僅憑書本上的知識是完全不夠的。一名合格的數據科學家必須能夠在現實世界中去執行，并成功完成某一數據科學項目。這一過程會涉及到數據科學與機器學習中的各個階段，比如問題框架、數據采集與分析，以及模型的建立、測評與安裝。如果想要獲取數據科學實踐項目，可以通過以下方式：
a) Kaggle項目實戰
b) 企業實習
c) 企業面試
7. 交流能力
一個合格的數據科學家需要能夠與團隊成員或者組織領導交流自己的想法。因此，如果一個數據科學家具備優秀的交流能力，那么他將能夠把各種非常專業的信息清楚地傳達給他人，即便是一個毫無數據科學背景的門外漢。此外，良好的交流能力也能在數據科學家與其他團隊成員之間（比如數據分析師、數據工程師、現場工程師等）營造出一種團結協作的氛圍。
8. 終身學習
數據科學領域一直處于不斷的變化和發展之中，因此人們也應該時刻準備接納和學習各種新興技術。要想緊跟數據科學領域的發展步伐，方法之一就是與其他數據科學家打交道。因此為了擴大社交圈，網上有許多平臺可供選擇，比如linkedIn領英網、GitHub代碼庫，以及Medium網站（其中有Towards Data Science和 Towards AI 專欄）等。這些平臺都非常有用，能夠給人們提供數據科學領域最前沿的發展信息。
9. 團隊合作
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在實際工作過程中，數據科學家將與其他成員進行團隊合作，團隊中可能包括數據分析師、工程師，以及各種管理人員。因此，數據科學家不僅需要具備良好的溝通能力，還需要仔細傾聽其他成員的想法，尤其是在項目推進的早期。因為在這一階段，數據科學家需要依靠工程師或者其他專業人士來設計一個優質的數據科學項目。此外，高超的團隊合作技能能夠幫助人們在職場上發光發亮，并且與其他團隊成員、管理人員，或者是組織領導培養良好的人際關系。
10.數據科學的倫理道德
必須清楚該項目可能會帶來的社會影響。務必實事求是。切忌操控數據，或者使用容易產生偏見的方法。從數據采集到數據分析，從建立模型再到模型的分析與測評，每一個階段都必須遵守基本的倫理道德。切忌企圖通過偽造的結果來誤導或操控讀者。闡述研究結論時務必守住道德底線。
簡言之，本文共討論了十項數據科學家的必備技能。數據科學領域的發展瞬息萬變，只有掌握好該領域的基礎知識，人們才能繼續探索更加先進的理論，比如深度學習、人工智能等。
大家，加油！
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