2021年數據科學家求職必須掌握的五大新概念

2021-03-02 大數據應用

數據科學家是當前全球商業環境中令人夢寐以求的工作,成為一名數據科學家需要付出很多努力。作為未來的數據科學家,你需要掌握多種技能,才能在數據科學和分析領域有所成就。雖然在完成大學課程時你已經掌握了許多數據科學技能,但還有些技能只有在實際工作中才能學到。

這些是最近興起的一些現代數據科學概念,只有踏入工作領域的數據科學家才知道的高級技能。作為一名剛剛嶄露頭角的數據科學家,你只有在整個職業生涯中不斷學習,才能在職場中快速成長。對於當今的數據科學家或正在尋求在所屬行業中有所突破的人來說,都必須把技能訓練當成一種習慣。例如考取一些廣泛認可的數據科學資格證書,對發展新技能有很大幫助。

以下是當今數據科學家事業成功必須具備的五項技能。


「Multicollinear」這一單詞由兩部分組成——「multi」表示多個,「collinear」表示線性相關。Multicollinearity表示兩個或多個變量描述相似的信息,或者在回歸模型中緊密相關。這一概念引起重視是有原因的。

Multicollinearity可能導致某些模型過度擬合,性能下降。為了檢測multicollinearity,數據科學家通常使用以下兩種方法:

熱圖 (Heatmaps)

方差膨脹因子 (VIF)

VIF的值越高,可用於回歸建模的特徵就越少。

One-Hot Encoding是建模過程中特徵轉換的一種方法。通過one-Hot Encoding,數據科學家可以把類別特徵轉換成數值形式。每個類別特徵可以有很多個值,通過one-Hot Encoding,每一個值都會變成一個新的特徵。新的特徵只能取 「1」 或 「0」 兩個值。鑑於這種方法可以把所有類別特徵或字符串以數值的形式表示出來,當你有很多這類特徵但需要數值特徵來建模時,就會發現它的巨大作用。

當數據嚴重匱乏時,可以使用過採樣 (Oversampling) 的方式。假設你正在做分類問題,並且數據集包含少數類,比如下面這樣:

類別1= 100行

類別2= 1000行

類別3= 1100行

這裡類別1樣本數量很少,數據集不平衡,因此類別1被稱作「少數類 (Minority class)」。過採樣有很多方式。其中之一就是SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique)。SMOTE採用kNN技術尋找少數類樣本的近鄰,以此構造新的少數類樣本,補充訓練集。還有很多類似於SMOTE的其他技術,使用相反的方法進行欠採樣 (Under sampling)。

當回歸數據或分類類別中有異常值時,這些方法都非常有效,可以使採集的樣本更符合未來將投入模型的數據。

不管是回歸模型還是分類模型中,都有很多數據科學領域的error metrics。根據scikit-learn庫,以下是最適合回歸模型的error metrics:

metrics.mean_gamma_deviance

metrics.r2_score

metrics.explained_variance_score

metrics.median_absolute_error

metrics.mean_squared_log_error

metrics.mean_poisson_deviance

metrics.mean_squared_error

metrics.max_error

metrics.mean_absolute_error

其中,最受歡迎的兩個error metrices是RMSE和MSE。

Storytelling大概是最被低估的數據科學概念或技能,但實際上,它可能是你為了成為數據科學家可以獲得的最強大的技能。在數據科學的世界中,storytelling意味著你與公司中的團隊成員和高層管理人員交流解決問題的策略的能力。很多時候,數據科學家過多地關注模型的準確性,但卻不了解整個業務流程的具體要求。

整個業務流程包括以下元素和變量:

以上任何一點可能都不會導致模型準確性的明顯進步。但了解這些可以幫助你了解如何使用數據來有效解決公司的業務問題。每一個數據科學家都應該花些時間與利益相關者和非技術同事溝通,因為可能有一天你會需要與他們合作,並且直接或間接的需要他們的服務。

你還可能與產品經理合作,需要他們幫助確定問題。你還會需要數據工程師來獲得相關數據。之後,你還要向高級管理層的人員做報告和演示,他們將最終評估你的模型。因此,成為一名優秀的溝通者會讓你的工作事半功倍。

原文作者:Palak Sharma

翻譯作者:Haoran Qiu

美工編輯:過兒

校對審稿:Dongdong

原文連結:https://palakdatascientist.medium.com/5-current-concepts-data-science-professionals-must-master-in-2021-26625f7ed28e

往期精彩回顧

點擊「閱讀原文」查看數據應用學院核心課程

相關焦點

  • 面試必備:數據科學家必須掌握的3個統計學概念
    從某些角度上來講,如今的數據科學家基本上等於現代統計學家。在數據科學面試中,我們也少不了要面對統計學相關的知識。以下是數據科學相關面試中最頻繁出現的三種統計學問題,它們是許多數據科學應用程式的基本構建模塊。
  • 想從事數據行業?你必須掌握這個最核心的技能
    我到求職網站去尋找對數據科學家最迫切的技能需求是什麼。我看了一般的數據科學技能,也分別看了對語言和工具的要求。2018年10月10日,我在LinkedIn、Indeed、SimplyHired、Monster以及AngelList上面搜索了求職列表。下面這張圖列出了每個網站對數據科學家的需求數量。
  • 3月20日,16周數據科學家求職訓練營全面啟動!
    根據2020年11月Glassdoor的結果顯示,數據科學家平均起薪為$113,309 美元,而最高起薪約為15.4萬美元。而在 LinkedIn 中搜索關於數據科學家的崗位,近2萬3千個 Opening 中,有近 1/4 都是 Entry Level 的職位。
  • 求職|一份理想的數據科學家簡歷中要包括哪些技能?
    ,轉載需授權 如果你是一名數據科學方面的求職者,你肯定想知道在簡歷上寫些什麼才能獲得面試的機會;如果你想進入這個領域,你一定想知道具備哪些技術才能成為一名有競爭力的求職者。因此我們可以,數據科學領域中排名中前三的語言是Python、SQL和Scala。如果你打算學一門新語言,可以試試Scala。
  • 2021國考面試備考:劃重點!2021國考面試必須掌握哪些題?
    【導讀】華圖國家公務員考試網同步華圖教育公眾號發布: 2021國考面試備考:劃重點!2021國考面試必須掌握哪些題?,詳細信息請閱讀下文!如有疑問請加【2020國家公務員考試交流群匯總】 ,更多資訊請關注寧夏華圖微信公眾號(ningxiaht),國家公務員培訓諮詢電話:0951-6028571/6027571 18295188220,微信號:ht18295188220   很多小夥伴筆試結束就開始悶頭準備國考面試,根本沒有看2021年國考面試考情分析,這就造成了備考效果差,根本拿不到重點
  • 分析了1000多個崗位,2020年公司最希望數據科學家掌握的技能是?
    除了必須掌握數據分析、機器學習和深度學習這些技能之外,一些ETL工具和大數據技術也成了必備技能。這未嘗不可,現在每個公司都有自己對數據科學家的獨特定義,並會根據這一定義招聘人員。想要勝任這一工作崗位,也需掌握一些其他技術,如AWS、Azure和Power BI等。
  • 11月21日,16周數據科學家求職訓練營全面啟動!
    根據2020年11月Glassdoor的結果顯示,數據科學家平均起薪為$113,309 美元,而最高起薪約為15.4萬美元。而在 LinkedIn 中搜索關於數據科學家的崗位,近2萬3千個 Opening 中,有近 1/4 都是 Entry Level 的職位。
  • 成為偉大的數據科學家需要掌握的基本數學
    現代數據科學的幾乎所有技術,包括機器學習,都有深厚的數學基礎。毫無疑問,想要成為一個頂級的數據科學家,需要在各個方面都具有優勢如編程能力、一定的商業智慧、以及獨特的分析能力等。但了解「引擎蓋下的機械原理」總是有好處的。對算法背後的數學機制有一個深入的理解,將使你在同行中具有優勢。
  • 數據分析在廣告(Digital Ads)行業的求職與應用
    數據分析在Digital Ads行業應用場景 相關商業分析崗位的技術要求 哪些領域或者公司在招聘對應的人才【所有成功註冊並全程出席的同學將獲得特別禮品】獲得資格加入北美求職互助群獲得數據應用學院獎學金積分50美金可以領取數據應用學院的數據科學家課程優惠券2月6日  10AM-11AM數據分析在廣告(Digital
  • 數據科學家讀書會——從零開始學習大數據資料庫之MySQL
    學員乾貨分享:數據科學行業offer求職經歷LIVE #2:  5/16 北美Data Scientist求職金牌課程免費體驗試聽我們的數據科學家培訓課程結合當今數據應用領域的發展趨勢,為學員傳授最前沿的數據分析技術和工具的使用。
  • 掌握這五大統計學知識,讓你笑傲數據科學界
    全文共2456字,預計學習時長5分鐘數據科學家都應該知道如何有效地使用數據並從中獲取信息。下面是每個數據科學家都必須熟知的五大實用型統計概念。只有掌握了這些,你才有可能成為真正的王者!圖片來源:unsplash.com/@oliverschwendener從定義來看,數據科學實際上指的是從數據中獲取信息的過程。數據科學旨在解釋所有數據在現實世界中的意義,而不僅僅局限於數字層面。為了提取嵌入在複雜數據集中的信息,數據科學家使用了許多工具和技術,包括數據探索、可視化和建模。
  • 2021年大數據技術的五個發展趨勢!
    有數據表明,在2021年,平均每個人會產生1.7兆億字節數據。我們來看一下,大數據如何日以繼日的影響組織和機構,以及它給這個世界帶來的影響。有以下5個關鍵趨勢將在2021年顯現:一、增強數據分析已經成為主流如果你留意過大數據相關領域,相信已經知道數位化與增強數據分析的趨勢。
  • 自學轉型成為數據科學家必須明白的10件事
    數據科學家的學習成長路徑是怎樣的?要學習數據科學,我需要學習哪些課程?這是大多數想轉型成為數據科學家的自學者最關心的三個問題。專注於您自己的數據科學之旅,受挫折或者有拖延都是可以接受,但不要讓這些障礙阻止您實現目標,遲到總比不到好。制定自己要學習和要做的事情清單。找出您尚不了解的數據科學概念和技能,並記下您想知道的內容。然後,從這個數據科學概念/技能列表中,專注於每天僅學習一件事。在1年的時間裡,您會驚訝於您學到了多少新概念和新技能。
  • 一名數據科學家的新年計劃
    新的一年應該擁有一個新開端的喜悅,它賦予我們充分的理由去養成新習慣,也標誌著新「希望」的到來。如果你看到這篇文章的題目開始閱讀本文,那麼一定是數據科學激起了你的興趣。你肯定希望2016年成為你的轉運年,對不對?如果你從今天起堅持去執行這些新年計劃,轉運的可能性就會更大。要知道,成為一名數據科學家不能一蹴而就,需要的是一個過程。因此,朝目標邁進的過程中一定要充滿耐心。
  • 2020年春季求職期大數據出爐!哈爾濱十大高薪行業是…
    &nbsp&nbsp&nbsp&nbsp2020年春季,智聯招聘持續監測全國38個主要城市的職場競爭態勢,根據平臺大數據,結合在線企業招聘需求及求職者投遞簡歷情況,分析得出《2020年春季中國僱主需求與白領人才供給報告》,希望這一解讀能夠持續為企業和求職者提供職場競爭和薪酬變化相關的資訊,在未來的招聘和求職活動中提供參考
  • 新冠第二波,加拿大求職市場一片慘澹,今年的畢業生太難了
    有不少朋友抱怨來自家人的壓力,其實都是源自於中國和加拿大求職市場的巨大差異。加拿大統計局數據顯示, 2015年在加拿大找工作一般要花4-5個月,這在中國是難以想像的。在新冠疫情之下要找到一份理想的工作就遠遠不止4、5個月了。疫情對加拿大求職市場打擊嚴重。雖然這幾個月加拿大失業率穩步下降,但還沒恢復到正常水平。
  • 作為New Grad,我如何拿到獨角獸Wish的數據科學家offer?
    2018年,Wish是手機端下載量最多的購物軟體在北美,Wish是銷售額排第三的電商公司Wish的月活用戶已高達9千萬最近在大量招兵買馬的Wish,也是很多在衝刺秋招同學們的dream company。而今天要跟我們分享求職經驗的Tian Qi同學,就是一位剛剛加入Wish的數據科學家!
  • 成為一名數據科學家的學習三部曲
    新的一年應該擁有一個新開端的喜悅,它賦予我們充分的理由去養成新習慣,也標誌著新「希望」的到來。如果你看到這篇文章的題目開始閱讀本文,那麼一定是數據科學激起了你的興趣。你肯定希望2016年成為你的轉運年,對不對?如果你從今天起堅持去執行這些新年計劃,轉運的可能性就會更大。要知道,成為一名數據科學家不能一蹴而就,需要的是一個過程。因此,朝目標邁進的過程中一定要充滿耐心。
  • 一名優秀的射頻測試工程師需要掌握這五大技能
    一般來說,公司對射頻測試工程師最基本的要求是必須要有電氣工程的理學學士學位;不過,也不排除有一些公司接受計算機工程背景或有其他技術領域背景,如數學,計算機科學,或物理學的應聘者;還有一些企業的要求會更加嚴格,例如國防承包商,他們要求求職者擁有資格獲得安全許可證明。
  • 困難重重,但我還是拿到了Aribnb 數據科學家職位
    願你在接下來不到兩個月的時間裡一切順利, 充滿激情地去迎接2021!我的求職數據從這些數據中可以看出我不是一個有競爭力的求職者. 否則, 我只需要申請幾個, 然後就會收到很多offers.畢業後, 我先在Google做了7個月數據分析合同工, 後在一家初創公司工作了1年多, 工作的主要內容就是寫SQL,做dashboard並提出合理的建議. 然而, 我慢慢的意識到自己並沒有按照預期的那樣成長, 所以我辭職了. 在經歷了五次面試後, 我申請到了Galvanize Data Science Immerse 的學習項目.