如何在 2019 年成为数据科学家：完整指南

简介

本文是一份完整的指南，旨在帮助程序员在 2019 年成为一名数据科学家。数据科学是一个在近几年中越来越受欢迎的领域，因为它能够利用数据来推动业务决策和改进。如果您是一名程序员并对数据科学感兴趣，那么请继续阅读下面的内容。

学习数据科学到底意味着什么

在成为数据科学家之前，您需要了解数据科学到底意味着什么。作为一名数据科学家，您的主要任务是收集、清洗和分析数据，以便更好地了解业务，并为业务提供有价值的见解。您需要拥有广泛的技能，包括编程、统计学、机器学习和数据可视化等。

要学习的关键技能

编程

首先，作为成为一名数据科学家的基础，您需要懂得如何编写代码。Python 和 R 是两种最流行的语言，它们都拥有非常强大的社区和工具。建议学习这两种编程语言，因为它们提供了大量的库和工具，可用于数据科学任务。

统计学

统计学是衡量各种数据特征和关系的学科。作为一名数据科学家，您需要知道如何解释各种统计概念，例如方差、标准差、相关性等，以及如何利用这些概念分析数据。

机器学习

机器学习是应用于数据集的算法，以帮助找出数据集中的变量之间的关系。传统的统计学方法只能处理线性发展的数据，而机器学习可以处理非线性发展的数据，并从中提取信息。指导您进行机器学习的基本算法是简单的线性回归、多项式回归、KNN 算法、决策树、随机森林和神经网络等。

数据可视化

数据可视化是将数据使用图表和图形表示的技术。它可以帮助您更好地理解数据并与其他人分享见解。Python 和 R 语言都有很多流行的数据可视化库，可以帮助您创建美观的数据可视化。

了解数据科学的最佳实践

通过学习上述技能，您已经掌握了成为一名数据科学家的基本知识。然而，现实情况是，数据科学是一个快速发展的领域，并且有一些最佳实践可以帮助您有效地分析数据和推动业务决策。

数据收集和清洗

数据收集和清洗是数据科学家的主要任务之一，因为数据很少是干净的和完美的。您需要掌握技能，处理缺失值、重复值、错误值等数据缺陷。

模型拟合

在使用任何机器学习算法时，请确保使用适当的技术来快速构建、调整和训练模型。在处理大规模数据集时，使用分布式算法可以帮助您更加高效地完成训练模型的任务。

有效的通信

作为一名数据科学家，您不仅需要会分析数据，还需要有效地与其他团队成员进行沟通。将数据转化为有用信息的沟通技巧必不可少，因为您必须与非技术人员一起工作。

推荐的数据科学学习资源

以下是一些学习数据科学和相关领域最好的网站和资源。

• Coursera：一个在线学习平台，提供数据科学和机器学习相关的免费和付费课程。
• Kaggle：一个提供数据科学竞赛的网站，可以与其他数据科学家合作，使用实际数据集解决业务问题。
• DataCamp：一个在线学习平台，提供 Python 和 R 等语言的数据科学和统计学课程。
• StackOverflow：一个提供编程问题解答的社区，可以随时获取数据科学相关问题的帮助。

总结

成为数据科学家需要很多技能和知识，但如果您掌握了这些技能，您将能够开发出有效的业务解决方案，并为公司创造更大的价值。如果您想在数据科学领域实现突破，那么请按照这个完整的指南，努力提高您的技能并寻找机会进一步学习和发展自己。