這里是老碼農(nóng)眼中的數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識概覽，并非將讀者塑造成專業(yè)的數(shù)據(jù)工程師。相反，目標(biāo)是為那些對數(shù)據(jù)產(chǎn)品感興趣，但又不需要深入其復(fù)雜細(xì)節(jié)的人士，提供一個基礎(chǔ)性的理解框架。

1. 數(shù)學(xué)技能

1.1 線性代數(shù)

數(shù)據(jù)集被表示為矩陣，因此，線性代數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最重要的數(shù)學(xué)技能，用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和模型評估，至少包括:

向量

矩陣

矩陣轉(zhuǎn)置

矩陣的逆

矩陣的行列式

點(diǎn)積

特征值

特征向量

1.2 微積分

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型都是使用具有幾個特征或預(yù)測因子的數(shù)據(jù)集來構(gòu)建的。因此，熟悉多元微積分對于建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型非常重要，至少包括:

多元函數(shù)

導(dǎo)數(shù)和梯度

步長函數(shù)，Sigmoid 函數(shù)，Logit 函數(shù)，ReLU 函數(shù)

函數(shù)的繪制

函數(shù)的最小值和最大值

1.3 優(yōu)化方法

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過最小化目標(biāo)函數(shù)來執(zhí)行預(yù)測建模，從而必須應(yīng)用于測試數(shù)據(jù)以獲得預(yù)測標(biāo)簽的權(quán)重，至少包括:

成本函數(shù)/目標(biāo)函數(shù)

似然函數(shù)

誤差函數(shù)

梯度下降法算法及其變體(例如隨機(jī)梯度下降算法)

2. 編程技能

首先，要會一些SQL，具體可以參見《全棧必備之SQL簡明手冊》。

另外，尤其是面向數(shù)據(jù)的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該掌握Python 的基礎(chǔ)編程。

基本的Python 語法 和編程方法

能夠使用Jupyter notebook

能夠使用 Python 庫，如 NumPy、 pylab、 seborn、 matplotlib、scikit-learn、 TensorFlow、 PyTorch

不必成為程序員，但應(yīng)該有一些編程的技能， 我對自己家的少年也是這樣希望的。

3. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

在處理數(shù)據(jù)時，熟悉各種文件格式如CSV、PDF和文本文件的操作至關(guān)重要。使用諸如Pandas和NumPy等強(qiáng)大的Python庫可以有效地讀取、寫入和處理這些格式的數(shù)據(jù)。例如，Pandas提供了易于使用的函數(shù)來導(dǎo)入和導(dǎo)出CSV文件，而PDF文件的處理則可能需要專門的工具，如PyPDF2或pdfminer，來提取文本或表格數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，涉及移除重復(fù)值、處理缺失數(shù)據(jù)和糾正錯誤的數(shù)據(jù)。估算數(shù)據(jù)可能包括使用統(tǒng)計方法填充缺失值，或者基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)估算概率。泛化數(shù)據(jù)則是將具體的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸納為更廣泛的類別，如將年齡分組。Pandas庫在這些方面提供了豐富的功能，使得數(shù)據(jù)預(yù)處理變得更加高效和可靠。

數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出也是數(shù)據(jù)科學(xué)中不可忽視的技能。無論是從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，還是將處理后的數(shù)據(jù)存入SQLite或MySQL數(shù)據(jù)庫，熟練地操作數(shù)據(jù)存儲對于數(shù)據(jù)分析師來說都是必須的。此外，掌握如何將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換到另一種格式，或是如何簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以便于分析，都是此環(huán)節(jié)的一部分。

此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和降維技術(shù)也非常重要。協(xié)方差矩陣幫助我們理解不同變量間的相互關(guān)系。主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）則是兩種廣泛用于降維的技術(shù)，它們能夠幫助我們從高維數(shù)據(jù)集中提取最重要的特征，從而簡化模型并減少計算負(fù)擔(dān)。這些技術(shù)通過數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換來識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式，是構(gòu)建有效機(jī)器學(xué)習(xí)模型的重要步驟。

4. 統(tǒng)計基礎(chǔ)

統(tǒng)計和概率在數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)中的使用是多方面的，它們對于特征的可視化、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)插補(bǔ)、降維、特征工程以及模型評估等關(guān)鍵步驟至關(guān)重要。通過利用統(tǒng)計方法，我們能夠更加深入地理解數(shù)據(jù)的分布特性，從而進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征轉(zhuǎn)換。例如，通過標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以確保不同規(guī)模和分布的數(shù)據(jù)能夠被模型有效處理。此外，概率論的應(yīng)用使得我們能夠通過隨機(jī)模擬和假設(shè)檢驗(yàn)來推斷數(shù)據(jù)的特性，為數(shù)據(jù)增強(qiáng)提供了理論基礎(chǔ)，尤其是在處理缺失數(shù)據(jù)的時候。

統(tǒng)計學(xué)博大精深，但似乎至少要掌握:

均值

標(biāo)準(zhǔn)差/方差

中位數(shù)

相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差矩陣

概率分布：平均、二項(xiàng)式，泊松，指數(shù)、正態(tài)

貝葉斯定理

指標(biāo)：精度，召回，正預(yù)測值，負(fù)預(yù)測值，混淆矩陣，ROC 曲線

A/B 測試

5. 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)

一個好的數(shù)據(jù)可視化一般由5個組件構(gòu)成的，這些組件必須拼湊在一起才能生產(chǎn)出最終的數(shù)據(jù)產(chǎn)品:

1)數(shù)據(jù)組件: 決定如何可視化數(shù)據(jù)的重要的第一步是知道它是什么類型的數(shù)據(jù)，例如，分類數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，連續(xù)數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)等。

2)幾何成分: 決定什么樣的可視化適合你的數(shù)據(jù)，例如，散點(diǎn)圖，線圖，條形圖，直方圖，Q-Q 圖，平滑密度，箱形圖，對圖，熱圖等。

3）映射組件: 決定使用哪個變量作為 x 變量，以及使用哪個變量作為 y 變量。數(shù)據(jù)集是一個具有多個特征的多維數(shù)據(jù)集的時候，這一點(diǎn)很重要。

4)縮放成分: 決定使用什么樣的縮放方式，例如，線性縮放，對數(shù)縮放等。

5)標(biāo)簽組件: 包括軸標(biāo)簽、標(biāo)題、圖例、要使用的字體大小等。

重要的數(shù)據(jù)可視化工具包括 Python 的 matplotlib 包等。

6. 線性回歸

學(xué)習(xí)簡單和多重線性回歸分析的基本原理，用來觀測監(jiān)督式學(xué)習(xí)的連續(xù)性結(jié)果。線性回歸，作為一種基礎(chǔ)且強(qiáng)大的預(yù)測方法，通過建立自變量（解釋變量）與因變量（響應(yīng)變量）之間的線性關(guān)系來預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)。簡單線性回歸涉及一個自變量和一個因變量，而多重線性回歸則包含多個自變量，能夠提供更為復(fù)雜的預(yù)測模型。常見工具如下:

NumPy

scipy

sklearn

使用這些工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建，可以提升處理實(shí)際問題的能力。通過不斷實(shí)驗(yàn)和調(diào)整模型，學(xué)可以逐漸培養(yǎng)出直覺和技能，以識別和使用最適合特定數(shù)據(jù)集的回歸方法。

7. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，連續(xù)變量預(yù)測主要是如上所述的回歸分析，對于離散變量的預(yù)測而言，需要掌握：

邏輯回歸

支持向量機(jī)(SVM)分類器

KNN分類

決策樹

隨機(jī)森林

樸素貝葉斯

對于非監(jiān)督式學(xué)習(xí)而言，主要是Kmeans 聚類。用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Python 工具主要有sklearn、 Pytorch、 TensorFlow。

其中，sklearn是一個功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它提供了眾多簡化數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的模塊。例如，對于Kmeans聚類而言，sklearn中不僅包含了該算法的高效實(shí)現(xiàn)，同時還提供了豐富的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，使得從數(shù)據(jù)清洗到模型訓(xùn)練的過程變得簡單快捷。

Pytorch和TensorFlow則是兩個更為廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它們支持完整的深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)。Pytorch以其獨(dú)特的動態(tài)計算圖特性，能夠直觀地構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并且有著良好的社區(qū)支持和豐富的資源。另一方面，TensorFlow則以其穩(wěn)定性和大規(guī)模生產(chǎn)能力著稱，尤其適合部署復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型到生產(chǎn)環(huán)境。

在選擇這三個工具時，用戶應(yīng)考慮自己的需求、已有的編程知識以及希望投入的時間。對于快速實(shí)驗(yàn)和教育目的，sklearn通常是足夠的。而對于需要深入探索深度學(xué)習(xí)模型的研究或項(xiàng)目，Pytorch和TensorFlow則更加適合。

8. 時間序列分析基礎(chǔ)

時間序列分析基礎(chǔ)包括對時間序列數(shù)據(jù)的基本認(rèn)識、核心概念的理解，以及分析方法的掌握。時間序列分析是一種統(tǒng)計方法，用于分析和預(yù)測按時間順序排列的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

時間序列是一組按時間順序排列的觀測值，例如環(huán)境科學(xué)中某個地區(qū)的氣溫變化數(shù)據(jù)。時間序列分析的重要性在于它能夠揭示數(shù)據(jù)中的趨勢、季節(jié)性、周期性和隨機(jī)性等特征，從而為理解現(xiàn)象背后的內(nèi)在機(jī)制提供線索，并對未來進(jìn)行預(yù)測。

在結(jié)果依賴于時間的情況下使用預(yù)測模型，有三種基本方法:

指數(shù)平滑模型

ARIMA是指數(shù)平滑的一種推廣

GARCH，一種類似 ARIMA 的方差分析模型。

這3種技術(shù)都可以在 Python中實(shí)現(xiàn)。

9. 生產(chǎn)力工具基礎(chǔ)

了解如何使用基本的生產(chǎn)力工具是必不可少的。

對于 Python 來說，Anaconda是最佳生產(chǎn)力工具。AWS 和 Azure 等高級生產(chǎn)力工具也是值得學(xué)習(xí)的重要工具。

除了熟練運(yùn)用這些工具外，理解它們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、以及云服務(wù)管理中發(fā)揮作用，也是提升工作效率的關(guān)鍵。Anaconda不僅提供了Python和R語言的數(shù)據(jù)處理能力，更通過其集成的環(huán)境管理功能，使得庫和框架的安裝、管理變得輕松便捷。AWS和Azure等平臺則擴(kuò)展了這一能力，至云端計算與存儲，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠在全球范圍內(nèi)協(xié)作和部署模型。掌握如AWS的EC2、S3服務(wù)，以及Azure的虛擬機(jī)和存儲賬戶等資源，將使數(shù)據(jù)工程師能夠在需求變化時迅速調(diào)整資源，優(yōu)化成本和性能。此外，了解如何利用這些云平臺提供的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，例如AWS Sagemaker或Azure Machine Learning，可以大大縮短從模型開發(fā)到部署的周期?？傊@些高級生產(chǎn)力工具會在數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域?yàn)槟銕韮?yōu)勢。

10. 項(xiàng)目管理

在構(gòu)建任何數(shù)據(jù)項(xiàng)目或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前，仔細(xì)地坐下來并計劃需要完成的目標(biāo)任務(wù)是非常重要的。了解要解決的問題、數(shù)據(jù)集的性質(zhì)、要構(gòu)建的模型類型、模型將如何訓(xùn)練、測試和評估。

項(xiàng)目規(guī)劃不僅涉及明確目標(biāo)和確定時間表，還要包括資源分配、風(fēng)險評估以及預(yù)算管理。在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，這意味著要考慮到數(shù)據(jù)的獲取和清洗可能需要的時間，模型的選擇和調(diào)整所需的實(shí)驗(yàn)次數(shù)，以及最終模型部署和維護(hù)的長期成本。

識別關(guān)鍵路徑則更加具體地關(guān)注那些對整個項(xiàng)目進(jìn)度最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)收集的延遲、模型訓(xùn)練的效率，或是模型評估的準(zhǔn)確性。對這些關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行跟蹤，意味著項(xiàng)目管理需要具備靈活性，以適應(yīng)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目特有的迭代性和不確定性。例如，當(dāng)一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型在測試階段表現(xiàn)不佳時，可能需要重新回到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，或者重新選擇模型。這種靈活的項(xiàng)目管理模式，結(jié)合了傳統(tǒng)的項(xiàng)目管理原則和數(shù)據(jù)項(xiàng)目特有的實(shí)踐，是確保成功的關(guān)鍵。