CDA数据工作者：哪些技能是必不可少的？

　　原标题：CDA数据工作者：哪些技能是必不可少的？

　　市场上对数据工作者的要求特别多：需要掌握机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化，深度学习等知识。要想全部掌握这些方面的知识，起码需要学习数十种语言、框架和技术，这显然是有难度的。

　　那么，为此数据工作者应该如何合理地分配时间，该掌握哪些技能呢？

　　在本文中，CDA数据分析师小编通过对Jeff Hale文章的编译，来回答这个问题。

　　Hale通过对求职网站进行搜索，找出针对数据科学家等数据相关工作的技能要求。分别分析了通常的数据相关技能和特定语言以及工具。

　　我们具体搜索了LinkedIn、Indeed、SimplyHired、Monster、以及AngelList这些求职网站。

　　以下图表显示了在每个网站中发布了多少相关工作。

　　我分析了许多工作列表和调查，想列出当中最常见的技能要求。“管理”这类词没有包含在内，因为许多求职发布中都会包含这个词。

　　全部搜索都是针对美国地区，关键词中带有“数据科学家”的职位发布，并使用 匹配搜索减少了结果数量。但是，这种方法确保结果与数据科学家职位相关，并且影响所有搜索项。

　　AngelList中提供的是招聘数据科学家的公司数量，而不是职位数量。我将AngelList排除在这两种分析之外，因为它的搜索算法是OR的逻辑搜索，而且无法将其修改为AND。如果你搜索"数据科学家""TensorFlow"这类关键词，AngelList表现还不错，但如果你搜索"数据科学家""react.js"也会返回不招聘数据科学家的公司。

　　Glassdoor也被我排除在外。网站上表示美国目前发布了26,263个"数据科学家"的职位，然而实际只显示了不到900个的职位。此外，Glassdoor发布的数据科学家职位也不可能比起其他主流平台的三倍要多。

　　最终分析采用了在LinkedIn上400多个职位信息分析通用技能，针对200多个职位信息分析特定技能。当中有一些重复，结果记录在Google Sheet中。

　　我下载了.csv文件并将其导入JupyterLab。然后，我计算出每个百分比，并对招聘网站上的数量进行平均。

　　此外，我将结果与Glassdoor 在上半年发布的数据科学家职位研究进行比较，并且结合KDNuggets的调查信息。从中可以发现，对于数据科学家而言，有些技能变得越来越重要，而其他技能则逐渐不再重要。之后我们将具体看到。

　　可以在我的Kaggle Kernel 中看到交互式图表和分析。我使用Plotly进行可视化，在写本文时，使用Plotly和JupyterLab有一些难点，具体说明在 Kaggle Kernel 最后的Plotly文档中

　　1. 通用技能

　　以下是雇主最希望数据科学家具备的通用技能。

　　通过上个图表,CDA数据分析师小编看到,通用技能中数据分析和机器学习是数据科学家工作的核心.从数据中收集分析见解是数据科学的主要功能.机器学习是关于开发创建预测性能的系统,这也是十分受欢迎的技能.

　　数据科学家需要统计学和计算机科学技能,这并不惊讶.统计学、计算机科学和数学也是大学专业,这也可能提高了这些技能出现的频率.

　　有趣的是,近一半的职位要求中都提到了沟通能力.数据科学家需要能够传达自己的见解,并与他人合作.

　　人工智能和深度学习并不像其他术语那样经常出现.它们是机器学习的子集,深度学习被用于越来越多的机器学习任务中,之前主要是使用其他算法.如今,大多数用于自然语言处理问题的 机器学习算法是深度学习算法.我预计将来在职位信息中,深度学习技能将被越来越明确,而且机器学习将与深度学习越来越类似.

　　那么雇主希望数据科学家使用哪些特定软件工具?接下来,让我们看到这个问题.

　　2. 技术技能

　　以下是雇主最希望数据科学家掌握的前20种特定语言,库和科技工具.

    让我们简要介绍一下最常见的技术技能。

    Python是 的语言。这种开源语言已经非常普及。对初学者而言，这种语言很好上手，有许多支持的资源。绝大多数数据科学工具都与之兼容。Python是数据科学家主要的使用语言。

   R语言与Python相差不远。它曾经是数据科学的主要语言，R语言的需求仍然很大。这种开源语言的根源在于统计数据，它非常受统计学家的欢迎。

     Python或R语言是从事数据科学工作的必备条件。

SQL的需求也很高。SQL指的是Structured Query Language(结构化查询语言)，是与数据库交互的主要方式。在数据科学领域，SQL有时会被忽视，但如果想找数据科学方面的工作，这项技能是很重要的。

　　接下来是Hadoop和Spark,它们都是Apache的大数据开源工具.

　　Apache Hadoop是一个开源软件平台,用于分布式存储和分布式处理大型数据集,这些数据集是由商用硬件构建的计算机集群.

　　Apache Spark是快速的内存数据处理引擎,具有强大且富有表现力的开发API,能够让数据工作者有效地执行流、机器学习或SQL,这些情况需要对数据集进行快速迭代访问.

　　与Python,R和SQL相比,很少有求职者具备这些技能.如果你会Hadoop和Spark的经验,那么你更有可能在求职中成功.

    接下来是Java和SAS。我惊讶地发现在职位描述中，这两种语言出现的频率也很高。通常，Java和SAS在数据科学界的关注度都不高。

    接下来是Tableau。这个分析平台和可视化工具功能强大，易于使用且越来越受欢迎。它有一个免费的公共版本，但如果你想保持数据私密就需要花钱。如果你不熟悉Tableau，那么强烈推荐Udemy的 Tableau 10 A-Z 。

    下图技能列表显示的语言、框架和其他数据科学软件工具更多。

　　根据我们的分析和GlassDoor的调查,Python、R和SQL都是是 的技能.根据局KDnuggets开发人员调查等分析显示,R语言、Hadoop、Java和SAS在近年来使用量呈下降趋势,Tableau呈明显的上升趋势.

　　3. 建议

　　根据这些分析的结果,以下是对数据科学家的一些建议.

　　证明自己的数据分析能力,并专注熟练掌握机器学习.

　　提高你的沟通技巧.推荐阅读《Made to Stick》这本书,帮助你提升自己观点的影响力.还可以试试Hemmingway Editor这款app,提高写作的逻辑性.

　　掌握深度学习框架.精通深度学习框架在机器学习方面越来越重要.

　　如果你在犹豫选择Python还是R语言之间做出选择,请选择Python.如果你数量掌握Python,那么可以也考虑学习R语言,这会让你在行业中更占优势.

　　当雇主在寻找具有Python技能的数据科学家时,他们也期望求职者掌握常见的Python数据科学库:numpy、pandas、scikit-learn和matplotlib.如果你在学习这些工具,建议你使用以下资源:

　　DataCamp,DataQuest两者都是价格合理的在线SaaS数据科学教育产品,你可以在编程时学习,当中都教授了许多技术工具.

　　Data School拥有各种资源,还包括一系列很赞的YouTube视频,解释各种数据科学概念.

　　McKinney,《Python for Data Analysis 》本书注重pandas,还讨论了基础的numpy和scikit-learn等知识.

　　Müller,Guido《Introduction to Machine Leaning with Python》Müller是scikit-learn的主要维护者.这是一本关于用scikit-learn学习机器学习的好书.

　　如果你想学习深度学习,我建议先学习Keras或FastAI,然后在学习TensorFlow或PyTorch.Chollet的《Deep Learning with Python》这本书是学习Keras的绝佳资源.

　　除此之外,我建议你了解你感兴趣的内容,尽管这里需要考虑到时间分配等因素.

　　如果你想通过招聘网站找数据科学家工作,我建议试试LinkedIn,这上面可找到的工作信息是最多的.

　　同时,我建议你制作一个在线作品集,能够很好地展示你的数据科学技能.还建议在你的LinkedIn个人资料中注明自己的技能.

　　以上就是CDA数据分析师小编对Jeff Hale经验的编译、分享,希望对正在数据领域探索的你有所帮助.