「」2020?赢在起跑线，数据科学必备5大技能
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图源：Unsplash
数据科学领域竞争激烈 ， 人们正在迅速发展越来越多的技能和经验 。
“R、Python、SQL和机器学习”一直是数据科学家的标配 。 但随着这个领域的发展 ， 这些技能已经渐渐不足以在就业市场上保持竞争力了 。
2020年 ， 为了不被时代淘汰 ， 数据科学家也需要发展开发人员的技术 。
下面小芯就为大家整理了 ， 2020数据科学必备的5大技能 ， 请收好~
1. CloudandBigData
机器学习产业化对数据科学家的约束越来越严重 ， 同时也成为数据工程师乃至整个IT行业的严重约束 。
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著名漫画（来源：https://www.cyberciti.biz/humor/dad-what-are-clouds-made-of-in-it/）
在数据科学家可以致力于减少模型所需时间的情况下 ， IT人员可以通过更快的计算服务来做出贡献 ， 如：
· Cloud：将计算资源转移到外部供应商（如AWS、MicrosoftAzure或GoogleCloud） ， 可以很容易地建立一个可以从远程访问的非常快速的机器学习环境 。 这就要求数据科学家对云功能有一个基本的了解 ， 例如使用远程服务器而不是自己的计算机 ， 或者使用Linux而不是Windows/Mac 。
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PySpark正在为parallel（BigData）系统编写Python
· BigData：快速学习IT的第二个方面是使用Hadoop和Spark ， 这两种工具允许同时在许多计算机上并行处理任务（工作节点） 。 这要求数据科学家使用不同的方法来开发模型 ， 因为代码必须允许并行执行 。
2. NLP, NeuralNetworksandDeepLearning
最近 ， 一位数据科学家仍坚持 ， NLP和图像识别仅仅是数据科学的专业 ， 并非所有人都必须掌握 。
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你需要理解深度学习：基于人脑思想的机器学习
但是 ， 图像分类和NLP的用例越来越频繁 ， 甚至在“常规”业务中也是如此 。 如今 ， 对这种模式有一个基本的了解已经成为行业最低标准 。
就算你的工作中没有此类模型的直接应用程序 ， 实际操作的项目也很容易找到 ， 并且可以让你理解图像和文本项目中所需的步骤 。
3. Agile
Agile是一种组织工作的方法 ， 已得到开发团队大量使用 。 越来越多的人涉足数据科学领域 ， 他们最初的技能是纯软件开发 ， 机器学习工程师的角色也应运而生 。
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Post-its和Agile似乎是并驾齐驱的
越来越多的数据科学家或机器学习工程师被视为开发人员：不断改进现有的代码库中的机器学习元素 。
对于这类角色 ， 数据科学家必须了解基于Scrum方法的Agile工作方式 。 它为不同的人定义了不同的角色 ， 这种角色定义保证了持续改进和顺利实施 。
4. Industrialization
在数据科学领域 ， 我们思考项目的方式也在发生变化 。 数据科学家一如既往地用机器学习来回答商业问题 。 然而 ， 越来越多数据科学项目为生产系统开发 ， 例如 ， 大型软件中的微服务 。
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AWS是最大的云供应商
与此同时 ， 高级模型的CPU和RAM消耗也越来越大 ， 尤其是在使用神经网络和深度学习时 。
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