初級數據科學家的挑戰：一路走來幫助你的最佳技巧

當今使企業能夠改善其運營的最迷人的領域之一是數據科學。

數據庫、網絡服務器和官方社交媒體頁面。

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業務日誌產生大量必須處理的數據，不容忽視。

這些數據集由數據科學家收集，然後在分析之前過濾掉不相關的信息。

本文有助於確定公司的現狀和潛在的改進機會。

但理解數據並不總是那麼簡單。 數據科學家和數據分析師面臨著數據積累、安全問題和缺乏適當技術等挑戰。

初級數據科學挑戰

先找數據問題

問題或問題的識別是數據科學中最困難的任務之一。

大型、經常是非結構化的數據集通常是數據科學家的起點。 他們必須知道他們應該如何處理這些信息。

例如，為了解決某些消費者群流失等業務問題，他們可能需要分析這些數據。

或者，他們可能需要分析業務數據以查看過去幾年中哪些方面出現了虧損。

最簡單的解決方案如下：

在分析任何數據集之前，最好了解必須解決的問題。

了解業務需求將幫助您創建工作流。 也可以製作一個清單，在檢查數據時可以將其劃掉。

選擇最相關的數據

企業每秒都會產生大量數據，這使得獲取適當的數據進行分析變得極具挑戰性。

這是因為選擇最好的數據集對於生成最佳數據模型至關重要。

以正確的格式清理和分析正確的數據將花費更少的時間。

考察一家公司的經營業績。

例如，您需要包含當年或前幾年財務數據的數據集。

數據量也相當重要。 數據短缺和數據過剩都是有害的。

您可能需要從各種來源訪問數據，包括客戶記錄和人員數據庫，這可能很困難。

不要害怕，因為解決方案比您想像的要容易。

初級數據科學家必須與公司代表互動以獲取數據。

這確保您擁有處理問題所需的所有數據集。 還需要管理數據管理系統和數據集成技術。

Adobe Analytics等數據解決方案有助於收集、匯總和過濾來自許多來源的數據。

如果您使用數據可視化工具（例如 Capturly），這是另一個強大的解決方案。 借助這樣的工具，您可以獲得有關您的集合的定性數據，並且可以更輕鬆地專注於您的目標。

這些類型的工具有助於將所有數據源捆綁在一起並建立工作流程。

數據清除

數據清理，或從數據集中刪除無關信息，是數據科學中最重大的挑戰之一。

據估計，由於清除不正確數據的昂貴成本，組織將損失高達 25%的收入。

使用具有大量不規則性和不需要的信息的數據集對數據科學家來說壓力很大。

清理相互矛盾的數據可能需要大量工時，因為這些專家必須處理數 TB 的數據。

此外，這些數據集可能會產生意想不到的錯誤結果。

數據治理是解決這個問題的理想方法。 它指的是企業用來管理其數據資產的實踐集合。

為了清除、格式化和保持他們處理的數據集的準確性，數據專業人員必須採用現代數據治理解決方案。

最好的數據治理工具是：

• IBM
• 科里布拉
• 真數據
• 變色龍

企業必須採取的一項關鍵行動是聘請專家來監控數據質量。

由於這是一個企業範圍的問題，因此每個部門都必須有數據質量經理，以確保數據集的質量和準確性。

你必須收集的技能

初級數據科學家應該能夠執行以下任務：

• 創建數據集
• 清理和操作數據
• 使用戶可以訪問數據
• 執行高級分析
• 做模特
• 可視化數據統計

磨練初級數據科學家所需能力的首要任務應該是什麼？

讓我們回顧一下開始從事數據科學工作之前需要具備的基本技能。

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編程

對於有抱負的年輕數據科學家來說，編程是一項必不可少的能力。

數據科學家中最常用的編程語言是Python 和 SQL ，用於關係數據庫管理和數據查詢。

使用編程組織大量的、經常是非結構化的數據。 促進分析是必不可少的，這是初級數據科學家工作描述的常規組成部分。

攻讀學位或參加在線速成課程是學習編程語言的兩種方式。

一旦掌握，編程是一種天賦，可以在各種工作中派上用場，而不僅僅是數據科學。

統計程序

數據科學的一個關鍵組成部分是統計學。

統計方法將是任何有效課程中簡要討論的主題，旨在培養學生成為應用數據科學家。

線性回歸、邏輯回歸、判別分析、自舉和交叉驗證是數據科學家需要熟悉的統計技術。

數據可視化

數據科學最好的部分之一是以圖形方式呈現您的發現。

比預定的設置、可視化更像是一門藝術。 這意味著沒有“一刀切”的方法。

相反，視覺大師擅長講述引人入勝的故事。

您應該先熟悉條形圖和直方圖等基本圖表，然後再學習熱圖和瀑布圖等更複雜的圖表。

在評估或展示研究數據時，這些演示文稿很有幫助。 然而，應用圖形藝術使單變量和雙變量分析更容易理解。

許多數據科學團隊（儘管不是全部）都使用 Tableau 作為交易的常用工具。

使用拖放，可視化分析平台提供了一個用戶友好的界面。

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數據操縱

數據操作需要清理原始數據、消除異常值、更改空值並將數據轉換為更有用的格式，這是新手數據科學家的另一項重要能力。

缺乏經驗的數據科學家可能會通過巧妙地操作數據來更快地得出結論。

儘管數據操作和分析可能很耗時，但它們最終有助於製定卓越的數據驅動決策。

一些常用的數據修改和分析技術包括缺失值恢復、異常值校正和改變數據類型。

機器學習

機器學習是數據科學家必須理解的一種方法。

預測建模是使用機器學習完成的。

例如，您可以使用機器學習系統來預測下個月的用戶數量並顯示上個月的統計數據。

業務分析的一個關鍵組成部分，尤其是在市場營銷中，是結果預測。

在轉向更複雜的模型（如隨機森林）之前，簡單的線性模型和邏輯回歸是很好的起點。

雖然只需要幾行代碼就可以了解這些算法的規則，但了解它們的運作方式仍然至關重要。

結果，調整超參數變得更加簡單，最終生成了錯誤率低的模型。

練習描述問題是掌握機器學習的最好方法。

您可以參加 HackLive 等活動，這是一個專注於社區領導力的社區黑客馬拉松。 在這裡，您可以向專業人士學習，同時應對挑戰並做出貢獻。

強溝通

溝通是頂級數據科學家技能列表中的下一個人才。

數據科學家擅長提取、理解和分析數據。

但是，如果您想在職位上取得成功並幫助您的組織，您必須能夠有效地向來自不同專業背景的團隊成員解釋您的結果。

強烈的商業意識

技術專長與良好的商業判斷相結合可以最有效地應用。

沒有它，嶄露頭角的數據科學家可能無法確定公司發展必須克服的問題和困難。

這對於幫助您所在的公司尋求新的業務前景至關重要。

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結論

管理龐大的數據集和解決數據科學問題具有挑戰性。

數據科學專業人士現在是大企業的重要組成部分。 除了利用數據科學家的才能和知識外，公司還可以尋求專家建議。

數據科學專家可以提供有關如何管理組織數據的富有洞察力的建議，從而助您一臂之力。

你可以在Udemy找到幾門關於數據科學的優秀課程。

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