数据科学入门：从概念到实践的全面指南
数据科学入门：从概念到实践的全面指南
数据科学在过去二十年中迅速发展，已经成为许多行业不可或缺的一部分。从数据到洞察的转变，是数据科学家的核心工作。本文将为你提供一个全面的数据科学入门指南，包括关键概念、所需技能、工作流程以及实际应用，帮助你了解这个充满挑战和机遇的领域。
什么是数据科学？
数据科学最好概括为从数据到洞察的流程。作为一名数据科学家，无论你在哪家公司，你都会做这样的任务：
- 提取数据
- 清洁或篡改数据
- 分析数据
- 识别模式或趋势
- 在数据基础上建立预测和统计模型
- 数据可视化与交流
简而言之，您正在解决问题、做出预测、优化流程并指导战略决策。
数据科学中的关键概念
数据处理
在该管道的开始阶段，您得到的是大量质量参差不齐的数据。有一项著名的（但不正确的）统计数据称，数据科学家将 80% 的时间用于清理数据。虽然实际时间可能没有这么长，但构建漏斗和处理数据是这项工作的重要组成部分。
数据探索和可视化
一旦数据被整理好并提交，你就可以开始查看它了。你可能认为数据科学家会立即开始对数据使用统计模型，但事实是模型太多了。首先，你需要掌握你所拥有的数据类型。然后你就可以寻找重要的见解和预测。
而且由于大多数人能更好地理解图片的意义，而不是表格的意义，因此数据可视化也包含在数据探索中。
统计分析
此时，在数据科学的数据到洞察流程中，您已经完成了前三分之二的工作。数据已经输入，您正在对其进行探索。现在是时候提取洞察了。最后，您正在阅读以对您的数字应用一些统计分析。
机器学习
数据科学家的妙处在于他们能预测未来。可视化数据到洞察的流程。您已经了解了过去和现在的情况。但您的老板可能会问：如果我们在产品中添加新产品会怎样？如果我们周一不营业会怎样？如果我们将一半的车队转换为电动汽车会怎样？
作为一名数据科学家，您可以利用自己的水晶球并使用机器学习做出智能预测。
通信和商业智能
数据科学中最重要的概念不是机器学习或数据清理，而是沟通。你向公司中那些不了解神经网络和梯度提升算法的决策者展示这些见解。沟通和商业敏锐度都是数据科学中的关键概念。
数据科学家的基本技能
编程语言、数据查询和数据可视化
编码分为几个方面 - 您需要编程语言，通常是 R 或 Python（或两者兼有）。您还需要查询语言来进行数据检索和操作，例如用于关系数据库的 SQL（结构化查询语言）。最后，您可能需要了解其他语言或程序，例如用于数据可视化的 Tableau，不过值得一提的是，如今很多数据可视化都是用 Python 或 R 完成的。
数学
作为一名数据科学家，你需要知道如何做数学。数据可视化只能在你需要一些实际的统计意义之前发挥作用。关键的数学技能包括：
- 概率与统计：概率分布、假设检验、统计推断、回归分析和方差分析 (ANOVA)。
- 线性代数：向量和矩阵的运算、线性方程组的求解、矩阵分解、特征值和特征向量以及矩阵变换。
- 微积分：您需要熟悉导数、梯度和优化等概念，以训练模型、优化和微调模型。
- 离散数学：组合学、图论和算法等主题。您将使用这些进行网络分析、推荐系统和算法设计。
模型管理
这意味着您需要熟悉：
- 机器学习库：包括 Python 中的 scikit-learn、用于深度学习的 TensorFlow、PyTorch 或 Keras，以及用于梯度提升的 XGBoost 或 LightGBM。
- 模型开发框架：Jupyter Notebook 或 JupyterLab 等用于交互式和协作式模型开发的框架。
- 云平台：考虑使用 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 或 Google Cloud Platform (GCP) 来部署和扩展机器学习模型。
- 自动化机器学习 (AutoML)：Google AutoML、H2O.ai 或 DataRobot 可自动构建机器学习模型，无需大量手动编码。
- 模型部署和服务：Docker 和 Kubernetes 通常用于将模型打包并部署为容器。此外，Python 中的 Flask 或 Django 等工具允许您创建 Web API 来提供模型并将其集成到生产系统中。
- 模型监控和评估：Prometheus、Grafana 或 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈用于日志聚合和分析。
沟通
- 数据讲故事：您需要将复杂的技术概念转化为清晰、简洁、引人入胜的叙述，以引起受众的共鸣。
- 可视化：是的，数据可视化属于沟通技巧的一部分。除了创建图表的技术能力外，您还应该知道何时、何种类型以及如何谈论数据可视化。
- 协作和团队合作：没有数据科学家在真空中工作。您将与数据工程师、业务分析师和领域专家合作。
- 客户管理：并非所有数据科学家都需要这样做，但有时你会直接与客户或外部利益相关者合作。
- 持续学习和适应能力：随时了解该领域的最新进展，并随时准备根据需要获取新技能和知识。
商业敏锐度
这归结为了解为什么数字在您的业务中很重要。例如，您可能会发现人们在周日购买鸡蛋与天气之间存在高度显著的关系。但这对您的业务为什么很重要？
通过将数据模式与业务成果联系起来，您可以提供战略指导和可操作的建议。例如，这可能涉及在阳光明媚的周末优化鸡蛋相关产品的营销活动或探索与当地早午餐店的合作关系。
数据科学工作流程
数据科学家是做什么的？为了了解一下，让我们看一下数据科学项目涉及的典型步骤：问题制定、数据收集、数据清理、探索性数据分析、模型构建、评估和沟通。
问题表述
这意味着您要掌握业务目标、明确问题陈述并定义衡量客户保留的关键指标。
数据收集
收集相关数据源，例如客户购买历史、人口统计信息、网站互动和客户反馈。这些数据可以从数据库、API 或第三方来源获取。
数据清理
收集的数据几乎肯定会包含缺失值、异常值或不一致。在数据清理阶段，您可以通过处理缺失值、删除重复项、解决异常值和确保数据完整性来预处理和清理数据。
探索性数据分析（EDA）
接下来，通过可视化数据、检查统计摘要、识别相关性以及发现模式或异常来深入了解数据并了解其特征。
模型建立
开发预测模型来分析不同变量与客户保留之间的关系。例如，您可以构建逻辑回归或随机森林等机器学习模型。
评估
使用准确率、精确率、召回率或 ROC 曲线下面积等指标评估模型的性能。您可以使用交叉验证或训练测试拆分等技术来验证模型，以确保其可靠性。
沟通
您已经有一些发现 — 现在与全班同学分享。按照我们的例子，您需要能够在您所在的企业和更广泛的商业环境中明智地谈论您的客户流失结果。让人们关心，并解释为什么这个特定的发现很重要，以及他们应该做些什么。
数据科学应用
数据科学是一个广阔的领域。几乎每个垂直领域、任何规模的公司都有数据科学家在工作。这是一个至关重要的角色。
以下是一些现实世界的例子，展示了数据科学在解决复杂问题方面的影响：
- 医疗保健：数据科学家分析大量医疗数据，以改善患者治疗效果和医疗保健服务。他们开发预测模型来识别高风险患者、优化治疗方案并检测疾病爆发的模式。
- 金融：考虑风险评估、欺诈检测、算法交易和投资组合管理。数据科学家开发模型，帮助做出明智的投资决策并管理金融风险。
- 运输和物流：数据科学家优化路线规划，降低燃料消耗，提高供应链效率并预测维护需求。
- 零售和电子商务：数据科学家分析客户数据、购买历史、浏览模式和人口统计信息，以开发推动客户参与、增加销售额和提高客户满意度的模型。
数据科学入门
现在让我们看看在哪里可以学习和实践数据科学。这可以是一篇单独的文章，所以我将链接到你可以开始学习的资源列表。
总的来说，我建议你这样做：
- 使用这篇博文和数据科学家职位描述，列出您需要的技能清单。
- 从免费开始获取基础知识，然后寻找好的付费平台来了解更多信息。
- 建立项目和库的组合。
- 在 Kaggle 和 StrataScratch 等平台上练习。
- 获得认证——一些平台（例如 LinkedIn）提供认证来证明您具备相关技能。
- 开始申请。
- 网络——加入社区、Slack 群组和 LinkedIn 群组并参加活动。
就业市场仍然很火爆。公司仍然需要数据科学家。如果你很难找到数据科学家的工作，请记住你不必从头开始。我建议你从初级职位开始，随着时间的推移逐渐适应这个角色。你可以从数据分析师、数据工程师或机器学习工程师做起。
结论
写一篇数据科学的简介很难，原因很简单，这是一个庞大的领域，它正在发展，每天都有更多的技术和工具加入。如果你从这篇文章中只学到几点，那就是：
- 数据科学采用多学科方法。您需要掌握多个知识领域的技能，包括统计学、机器学习、编程和领域专业知识。学习永无止境。
- 数据科学是迭代的。它非常基于流程，但您可以期望在继续过程中重复、优化和更新您的流程。成功且快乐的数据科学家乐于尝试。
- 软技能才是关键。您不能只是 Python 专家；您需要通过故事、数字和图片向非技术利益相关者传达发现和见解。