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身為數(shù)據(jù)科學(xué)家怎么能不掌握這四大技能!

2018-02-12 09:04:01 51CTO  點擊量: 評論 (0)
想成為一名高級數(shù)據(jù)科學(xué)家除了擁有卓越的專業(yè)技能,你還需要其它技能來拉近和業(yè)務(wù)經(jīng)理的距離。這看起來簡單,但隨著每年新技術(shù)的不斷累積,...

數(shù)據(jù)科學(xué)家往往希望將他們所知道的每一種技術(shù)和算法都應(yīng)用于每一個問題的解決方案上。相應(yīng)地,這就會使系統(tǒng)非常復(fù)雜難以維護。
數(shù)據(jù)科學(xué)確實需要復(fù)雜抽象的模型及大量的復(fù)雜技術(shù)(從Hadoop到Tensorflow)。在這個充斥著復(fù)雜性的領(lǐng)域,人們會傾向于開發(fā)復(fù)雜的系統(tǒng)和算法,稍不留神就會在開發(fā)中涉及四、五種不同的技術(shù)并使新的熱門算法或框架。然而,像大多數(shù)涉及工程的其他領(lǐng)域一樣,減少復(fù)雜性往往會帶來諸多好處。

身為數(shù)據(jù)科學(xué)家怎么能不掌握這四大技能!

如果馮•諾依曼,埃爾溫•薛定諤和愛因斯坦可以幫助我們理解數(shù)學(xué)和物理驅(qū)動領(lǐng)域的復(fù)雜性,那么我們數(shù)據(jù)科學(xué)家不能隱藏在復(fù)雜性背后。
工程師的角色就是去簡化任務(wù)。如果你曾經(jīng)建造或看到過魯布•戈德堡機械(Rube Goldberg machine),你會理解什么是用復(fù)雜方法去完成簡單任務(wù)。一些數(shù)據(jù)科學(xué)家的算法和數(shù)據(jù)系統(tǒng)看起來像是用膠帶和口香糖粘起來的老鼠夾,而不是簡潔有效的解決方案。更簡單的系統(tǒng)意味著隨著時間推移系統(tǒng)會更加容易維護,并且未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠按需添加和刪除模塊。但若你使用三種不同的語言,兩個數(shù)據(jù)源,十個算法且沒有留下任何文檔資料,未來的工程師可能會默默詛咒你哦。
簡單的算法和系統(tǒng)也應(yīng)使添加和刪減模塊是容易的。因此當(dāng)需要技術(shù)進行改變和更新或者需要刪除模塊時,可憐的未來數(shù)據(jù)科學(xué)家不會陷入和你的代碼一起玩疊疊樂積木游戲(Jenga)的困境 。但會糾結(jié)于“如果刪了這段代碼,系統(tǒng)會不會崩潰”。(這一糾結(jié)的根源是怕出現(xiàn)技術(shù)債務(wù))
知道如何在沒有主鍵的情況下關(guān)聯(lián)匹配數(shù)據(jù)
強大的數(shù)據(jù)專家能做的重要工作之一是:將可能沒有主鍵或明顯聯(lián)系的數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)在一起。數(shù)據(jù)可以呈現(xiàn)人之間或業(yè)務(wù)之間的日常交互。能夠在這些數(shù)據(jù)中找出統(tǒng)計模式,是數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助決策者作出明智決定的重要能力。然而,你想要關(guān)聯(lián)在一起的數(shù)據(jù)并不總是位于相同的系統(tǒng)或有著相同粒度。
與數(shù)據(jù)打交道的人會知道,數(shù)據(jù)并不總是很好的整合在一個數(shù)據(jù)庫中。比如,財務(wù)數(shù)據(jù)與IT服務(wù)管理數(shù)據(jù)通常是分開存放的,外部的數(shù)據(jù)源往往可能并不是在同一個維度進行的聚合。這會成為一個問題,因為找出數(shù)據(jù)中的價值有時確實會需要來自其他部門或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

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