數據科學和相關領域的不同方麵，如機器學習

未來已經來臨，而且數據科學課程已經走在了前麵。因此，毫不奇怪，數據科學正在全球創造數百萬個就業崗位。像Facebook、穀歌、IBM這樣的科技巨頭正在花費數百萬美元在機器學習、人工智能等數據科學不同方麵的研發上。這也是Linkedin、Glassdoor和Monster等求職網站上最搶手的工作之一。如果你想知道數據科學家需要什麼技能，那就往下讀吧。

首先，我們來談談什麼是數據科學嗎?

顧名思義，數據科學與“數據”打交道-大量數據。這些數據被分組、分類和結構化，然後從中得出有助於業務發展的有用見解。閱讀這些數據雖然理論上聽起來很簡單，但實際上並非如此。這就是“科學”部分的作用所在。為了讀取數據，必須使用許多工具和算法來可視化、結構化，然後讀取並得出見解。
如今，當人們使用數據科學這個詞時，他們指的不是數據科學的教科書定義，而是數據科學下的所有不同領域，比如數據分析，業務分析、機器學習和人工智能。
每個領域都有自己獨特的方式，執行自己的任務和功能。

找出數據科學、AI和ML的區別。

科學數據流程圖

這個圖表顯示了數據科學的流程，從獲取數據到預測見解，以及流程圖的特定階段所需的所有技能和工具。

1. 數據收集
2. 數據爭吵
3. 數據探索
4. 數據建模
5. 報告

步驟1:
獲取的數據
這顯然是第一步也是最重要的一步。首先，你需要確定你想要分析的數據類型，然後你需要將其導出到exel或csv文件。下一步將是使這些數據易於閱讀。基本上，它應該以正確的方式進行標記和結構，以便於分析。
所需技能和工具

• 數據庫管理:SQL
• 理解數據庫及其代表的意義
• 檢索文本、文檔、照片、視頻等形式的原始非結構化數據。
• 分布式存儲:hadoop、spark或apache

步驟2:
擦洗或清洗數據
這是一個重要的步驟，因為在你能夠讀取數據之前，你必須確保它處於一個完全可讀的狀態，沒有任何錯誤，沒有缺失值或錯誤的值，而且數據必須自始至終一致，因為數據是這個領域中最重要的部分。
所需技能和工具

• 腳本語言,Python, R,情景應用程序
• 數據爭論工具-Python熊貓, R
• 分布式處理- Hadoop, Mapreduce/火花

步驟3:
探索性數據分析
現在你的數據是幹淨的和可讀的，是時候開始真正的工作了。分析數據。這是通過以各種方式可視化數據，識別模式和發現任何不尋常的東西來完成的。為了分析數據，你必須有一雙眼睛或對細節的關注，必須能夠跳出思維定勢，識別出任何不尋常的地方。然後在此分析的基礎上，提出解決方案。總之這是什麼數據分析師所做的事。
所需技能和工具

• Python庫- Numpy，Matplotlib熊貓,Scipy
• R庫- GGplot2, Dplyr
• 推論統計
• 數據可視化
• 實驗設計

步驟4:
機器學習模型
機器學習是人工智能的一種應用，機器可以遵循命令和規則(算法)，並在沒有任何人類監督的情況下提出預測解決方案。
工程師或科學家根據必須分析的數據為機器學習算法寫下一組指令，並在通過數據和指令學習後提出正確的輸出。
在清理完數據並通過數據探索階段找到基本特征之後，使用統計模型作為預測工具將增強你的整體決策能力。采取免費機器學習的管道今天的課程。

所需技能和工具

• 機器學習——有監督、無監督和強化機器學習
• 評價方法
• 機器學習庫- Python (sci-kit learn) / R (CARET)
• 線性代數和多元微積分

步驟5:
解讀或“數據講故事”
這是最後一步，你向你的老板或公司揭示你的發現，其中最重要的一步是你解釋你的結果的能力。
你必須能夠向任何一個非技術背景的人解釋這一點。因此才有了“講故事”這個術語。
為了理解數據如何影響業務或您的解決方案如何幫助提供更好的業務解決方案，您還必須了解業務領域。

所需技能和工具

• 對業務領域的了解
• 數據可視化工具- tableau, GGplot, Seaborn等。
• 溝通——口頭和書麵表達能力

這標誌著數據科學流程圖的結束。現在你知道了要成為一名數據科學家，你需要知道哪些技能和工具，你現在可以開始學習所有這些工具，自己進入這個廣闊的領域。
你可以從。開始你的學習之旅beplay2018官网，一個一流的學習機構，專門為沒有數據科學這一領域曆史或知識的人設計課程。
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