谁是数据科学家？他们使用 Python 做什么？

您是否想知道数据科学职业是否适合您？在本文中，我将尝试解释什么是数据科学以及谁是数据科学专家。看看成为其中一员需要哪些技能 - 包括 Python。

一段时间以来，我一直关注着人们对数据科学的浓厚兴趣。在线论坛和社交媒体上充斥着有关这个主题的各种信息和问题。人们想知道数据科学到底是什么，如何进入这个世界，以及它是否有回报。你需要知道什么？我将在下面尝试回答这些问题。

让我们从基础开始。

什么是数据科学？

数据科学是 通过应用统计学和计算机科学的组合工具从数据中提取可操作的见解。数据科学家使用数据来回答各种业务问题。哪些分销渠道更有效？哪些客户可能会在明年停止使用贵公司的产品或服务？您如何留住这些客户？

为了回答这些问题，数据科学家通常需要经历一段漫长的旅程，从数据收集和清理开始，到开发模型、解释结果，最后将这些结果呈现给业务领导者。成功的数据科学家：

• 了解他们所从事的工作领域，以便他们能够定义数据需求和解决特定业务问题的可能方法。
• 具有良好的沟通技巧，能够理解业务问题并清楚地表达数据科学如何帮助解决这些问题。
• 了解最有效的数据收集和清理方法。
• 拥有机器学习 (ML)、统计学和编程工具 (Python、R) 方面的专业知识，能够构建、训练和评估解决特定业务问题的模型。
• 知道如何解释所开发的模型的结果。
• 具有良好的演讲技巧，可以向企业领导解释这些结果。

您是否已经对数据科学的力量感到兴奋？现在我们将了解数据科学职业的诸多好处。

为什么选择数据科学职业？

数据科学在全世界如此受欢迎并非毫无道理。以下是数据科学职业最明显的一些优势：

1. 数据科学家的薪水通常很高 . Glassdoor 的一项研究 基于对近 16,000 名数据科学家的匿名调查，结果显示美国数据科学家的平均基本工资为每年 114,500 美元。同样， Indeed 报告称该职位的平均年薪为 120,000 美元。更令人兴奋的是，即使是经验不足 1 年的入门级数据科学家，在美国的年薪也能达到 101,700 美元左右。职业生涯初期很少有工作能提供如此高的薪水。
2. 数据科学需求旺盛 。尽管数据科学工作备受关注，数据科学家的数量也大幅增长，但考虑到现有需求，数据科学的供应仍然稀缺。根据 美国劳工统计局的 数据，从 2019 年到 2029 年，计算机和信息研究科学家的就业人数预计将增长 15%，远高于所有职业的平均增长率（4%）。这一趋势可能也适用于其他国家。
3. 数据科学的工作任务多种多样。 数据科学家通常会遇到有趣且多样化的业务问题需要解决。今天你可能在进行客户流失预测，明天你可能会被调到一个开发推荐系统的团队。
4. 数据科学家可以选择一个行业来工作。 不同行业和行业的公司都在寻找数据科学家。您可以选择在医疗保健、电子商务、营销或银行业工作。此外，如果您 作为自由职业者工作 ，您可以在不同行业从事多个项目。

查看 本指南 ，获取有关寻找数据科学工作或任何 Python 相关工作的一些良好建议。

想知道自己是否具备所需资格吗？让我们来一探究竟！

成为数据科学家需要学习什么

现在你知道了数据科学家是做什么的，你大概也能猜出这个角色需要什么样的技能。让我们一起总结一下。数据科学家需要的技能有：

1. 数学

如今，所有数学运算都由计算机完成。然而，要想成为一名出色的数据科学家，你必须擅长数学。你应该知道如何执行向量和矩阵运算，很好地理解概率，并精通统计学。计算机负责计算，而数据科学家负责建立模型并解释结果，而这正是数学和统计学知识至关重要的地方。

2. 计算机科学

有些人认为数据科学家只是统计学家的一个新奇名称。对我来说，这是两个截然不同的角色，这两个职业使用技术的方式存在重大差异。统计学家专注于进行显著性检验、诊断图和时间序列分析的研究。他们使用 SAS 或 SPSS 等软件包作为工具来简化模型构建和计算。

相比之下， 数据科学家天生就精通技术 。他们的工作通常尽可能地自动化。他们使用 SQL 查询和不同的 Python 库来自动化数据收集过程。然后，他们使用 Python 或 R 仅用几行代码即可将数据可视化。数据科学家可以使用 Python 从头开始​​构建机器学习模型，也可以使用众多 用于数据科学的 Python 库 来使模型构建更加高效。最后，可以使用各种软件工程工具将数据科学家构建的模型部署到 Web 应用程序中。因此，Python 技能是数据科学职业的关键。

3. 领域专业知识

作为一名数据科学家，你需要对你所在的行业有深刻的理解。如果你不了解电子商务行业的运作方式，你就无法有效地分析网上商店的分销渠道。如果你不知道这个行业的运作方式，你就无法为优化建设过程提供有用的建议。当然，所有数据科学项目都应该与能够提供必要领域专业知识的业务职能部门密切合作。然而，对于数据科学家来说，对行业有一定的了解仍然很重要——至少，你应该能够提出正确的问题。

4. 沟通

永远不要忽视沟通对数据科学家的重要性。要成为一名数据科学家，你需要善于倾听和讲故事。你需要倾听企业领导者的意见，了解他们的问题。你应该能够清楚地传达数据科学如何帮助解决他们的业务需求。尽管数据科学非常强大，但它并不是解决所有业务问题的灵丹妙药，建立现实的期望是数据科学家的责任。

最后，一旦你从模型中得出结果，你需要将这些结果传达给业务主管。你不能只给他们发一堆表格和图表。相反，你应该将结果转化为一些可付诸行动的见解。

总而言之，成功的数据科学家兼具统计学家、软件工程师和业务分析师的技能。事实上，要想在这一领域取得成功，需要一套强大的硬技能和软技能。

但是从哪里开始呢？让我们从 Python 开始。

为什么 Python 是数据科学的关键工具？

Python 与数据科学之间的关系是互惠互利的。数据科学为 Python 近年来的蓬勃发展做出了巨大贡献。另一方面，Python 促进了学习数据科学的过程。

Python 是一种通用的高级编程语言， 以其代码可读性、生产力和对编程新手的可访问性而闻名。数据科学家通常选择 Python 作为其关键工具，原因是：

• Python 易于学习、阅读和编写 。由于其语法与英语类似，Python 非常容易掌握和学习。几周的时间可能足以学习如何用 Python 处理数据和构建模型。即使您没有任何编程背景，这也适用。从这个 Python for Data Science 迷你课程开始，亲自了解 Python 是多么容易上手。
• 有许多开源 Python 库支持数据科学任务。 这些软件包允许您仅用几行代码来处理数据、创建高级数据可视化和构建复杂的机器学习模型。例如，有用于 处理多维数组和矩阵的 Numpy 用于数据操作和分析的 Pandas Matplotlib 和 scikit-learn 在此处 了解数据科学的 15 大库 .
• Python 构建的模型可以顺利部署到生产中 。在商业中，您通常希望数据科学模型用于生产。Python 非常适合处理模型部署和支持。与使用 R 构建的模型相比，使用 Python 构建的模型可以立即投入生产，R 是另一种流行的数据科学编程语言，但更面向研究。

阅读 本文 以了解使用 Python 进行数据科学的其他优势。

如何学习 Python 进行数据科学

您准备好踏上 Python 之旅了吗？今天就开始参加交互式 Python for Data Science 迷你课程，该课程为在数据科学领域工作奠定了所需的编程基础。以下是此课程包含的课程：

• 数据科学 Python 简介 （141 个编码挑战）：涵盖简单的数据可视化和数据分析、基本计算、变量创建和操作以及使用 Python 的数据框。
• 使用 Python 中的字符串 （57 个编码挑战）：涵盖连接、迭代和切片字符串、在 Python 中格式化字符串值以及使用流行的字符串函数。
• 如何在 Python 中读取和写入 JSON 文件 （35 个编​​码挑战）：涵盖处理以 JSON 格式存储的数据所需了解的所有内容（即打开、读取和写入 JSON 文件）。
• 如何使用 Python 读取和写入 CSV 文件 （51 个编码挑战）：涵盖处理以 CSV 格式存储的数据的所有必要基础知识，CSV 格式可以说是数据科学中最流行的数据格式之一。
• 如何在 Python 中读取和写入 Excel 文件 读取 Excel 文件 openpyxl 以及如何在 for 循环中处理它们。您还将学习如何在 Python 中创建 Excel 文件并修改其内容。

完成这个迷你课程后，您将能够编写简单的数据处理脚本并构建基本的数据可视化。这将是成功的数据科学职业生涯的良好开端！即使您决定从事其他职业，这个课程也是进入 IT 世界的良好入口。

你准备好成为一名数据科学家了吗？

现在，您已经拥有了清晰的职业道路，并且知道如何成为一名数据科学家。从学习使用 Python 开始，坚持下去。我相信您会实现自己的目标。课堂上见！