一年一度的秋招已經(jīng)打響了發(fā)令槍，從去年的薪酬排行來(lái)看，算法工程師和數(shù)據(jù)分析等工作排在前列，很多相關(guān)專業(yè)的學(xué)生一直在自學(xué)一些網(wǎng)絡(luò)上的公開(kāi)課并閱讀一些專業(yè)書(shū)籍，比如“西瓜書(shū)”、“花書(shū)”等，如果你現(xiàn)在仍然什么也沒(méi)有準(zhǔn)備的話，然而還想從事數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域這個(gè)似乎令人望而生畏的工作話，現(xiàn)在就要抓緊補(bǔ)補(bǔ)相關(guān)的知識(shí)了。在這里要提示一點(diǎn)，自我完善的知識(shí)不要局限于數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識(shí)，還要額外補(bǔ)充下相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。另外，簡(jiǎn)歷上展示個(gè)人技能的最佳方式是使用技能組合的形式，這樣能讓雇主相信你可以使用你已經(jīng)學(xué)習(xí)的技能。為了展示這些技能，以下是你應(yīng)該著重補(bǔ)充的5種數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目組合類型：

1.數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)科學(xué)家預(yù)計(jì)在一個(gè)新項(xiàng)目的清理數(shù)據(jù)處理上花費(fèi)多達(dá)80%的時(shí)間，這對(duì)于團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的代價(jià)。如果你可以證明你在數(shù)據(jù)清理方面經(jīng)驗(yàn)豐富，那么你將立即變得更有價(jià)值。練習(xí)這項(xiàng)能力的方法是創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)清理項(xiàng)目，找到一些混亂的數(shù)據(jù)集并開(kāi)始進(jìn)行清理。

 

 

如果你使用Python語(yǔ)言進(jìn)行編程，那么Pandas是一個(gè)很好用的庫(kù)，如果你使用R語(yǔ)言編程，那么你可以使用dplyr數(shù)據(jù)包。你實(shí)踐的數(shù)據(jù)清洗項(xiàng)目應(yīng)該確保展示以下技能：

•  導(dǎo)入數(shù)據(jù)

•  加入多個(gè)數(shù)據(jù)集

•  檢測(cè)缺失值

•  檢測(cè)異常

•  輸入缺失的值

•  數(shù)據(jù)質(zhì)量保證

2.探索性數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)科學(xué)的另一個(gè)重要方面是探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)，這是一個(gè)生成問(wèn)題并用可視化方法對(duì)其進(jìn)行調(diào)查的過(guò)程。 EDA允許分析人員從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)影響，它可能包括基于客戶細(xì)分的有趣洞察，或基于季節(jié)效應(yīng)的銷售趨勢(shì)。通常你可以通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析來(lái)得到一些有趣的發(fā)現(xiàn)。

 

 

用于探索性分析的一些有用的Python庫(kù)有Pandas和Matplotlib。對(duì)于R用戶而言，ggplot2軟件包將會(huì)很有用。你實(shí)踐的EDA項(xiàng)目應(yīng)該顯示以下技能：

•  能夠制定相關(guān)的調(diào)查問(wèn)題

•  識(shí)別趨勢(shì)

•  識(shí)別變量之間的協(xié)變

•  使用可視化有效地傳達(dá)結(jié)果(散點(diǎn)圖，直方圖，餅圖等)

3.交互式數(shù)據(jù)可視化

交互式數(shù)據(jù)可視化包括諸如儀表板之類的工具，這些工具對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)以及更多面向業(yè)務(wù)的最終用戶都是很有用的。儀表盤(pán)允許數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行協(xié)作并共同繪制見(jiàn)解。更重要的是，它們?yōu)槊嫦蛏虡I(yè)的客戶提供了交互式工具，這些人專注于戰(zhàn)略目標(biāo)而不是技術(shù)細(xì)節(jié)。數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的交付成果往往以儀表板的形式出現(xiàn)。

 

 

對(duì)于Python用戶而言，Bokeh和Plotly庫(kù)是非常適合用來(lái)創(chuàng)建儀表板的。而對(duì)于R用戶，可以使用RStudio的Shiny軟件包。你實(shí)踐的儀表板項(xiàng)目應(yīng)該強(qiáng)調(diào)這些重要技能：

•  包括與客戶需求相關(guān)的指標(biāo)

•  創(chuàng)建有用的功能邏輯布局(易于掃描的“F模式”)

•  創(chuàng)建最佳刷新率

•  生成報(bào)告或其他自動(dòng)操作

4.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目是數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品組合的另一個(gè)重要組成部分。現(xiàn)在，在開(kāi)始進(jìn)行一些深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目之前，請(qǐng)保持耐心。不要一開(kāi)始就構(gòu)建復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而要堅(jiān)持從基礎(chǔ)知識(shí)開(kāi)始學(xué)起。線性回歸和邏輯回歸是很好的開(kāi)始，這些模型更容易解釋并能清晰地與上層管理人員溝通。此外，我還建議專注于具有業(yè)務(wù)影響的項(xiàng)目，例如預(yù)測(cè)客戶流失，欺詐檢測(cè)或貸款違約等，這些比預(yù)測(cè)花型更實(shí)用。

 

 

如果你是Python用戶，請(qǐng)使用Scikit-Learn學(xué)習(xí)庫(kù)。而對(duì)于R用戶，請(qǐng)使用Caret軟件包。你實(shí)踐的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)該傳達(dá)以下技能：

•  選擇使用某個(gè)具體機(jī)器學(xué)習(xí)模型的原因

•  將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練/測(cè)試集(k-fold交叉驗(yàn)證)以避免過(guò)度擬合

•  選擇正確的評(píng)估指標(biāo)(AUC、adj-R ^ 2、混淆矩陣等)

•  特征工程和選擇

•  超參數(shù)調(diào)整

5.溝通

溝通是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)重要方面，對(duì)于工科人員而言這點(diǎn)尤其欠缺。能夠有效地傳達(dá)結(jié)果是區(qū)分優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家與偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)之一。無(wú)論你的模型多么華麗，如果你不能向隊(duì)友或顧客解釋它，你都不會(huì)得到他們的支持，就如同對(duì)牛彈琴一般。幻燈片和Notebook都是很好的溝通工具，可以將你的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目按照項(xiàng)目過(guò)程以PPT的形式展示，也可以使用Jupyter Notebook或RMarkdown文件進(jìn)行溝通。

 

 

確保了解你的目標(biāo)受眾是誰(shuí)，向高管呈現(xiàn)的內(nèi)容與向機(jī)器學(xué)習(xí)專家呈現(xiàn)的內(nèi)容二者是完全不同的。確保具備這些技能：

•  了解目標(biāo)受眾

•  提供相關(guān)的可視化

•  幻燈片不要寫(xiě)太多的內(nèi)容

•  確保演示文稿流暢

•  將結(jié)果與業(yè)務(wù)影響聯(lián)系起來(lái)(降低成本，增加收入)

確保在Jupyter筆記本或RMarkdown文件中記錄自己的項(xiàng)目。然后，也可以使用Github 免費(fèi)將這些Markdown文件轉(zhuǎn)換為靜態(tài)網(wǎng)站。這是向潛在雇主展示個(gè)人技能組合的好方法，即GitHub主頁(yè)或CSDN博客等。

最后，在求職的道路上請(qǐng)保持積極的態(tài)度，作為應(yīng)屆生，不要被一次次面試、筆試所擾亂心態(tài)，請(qǐng)保持繼續(xù)補(bǔ)充知識(shí)、練習(xí)項(xiàng)目并參加一些競(jìng)賽等。不要慌張，秋招過(guò)去，還有春招，春招過(guò)去還有社招，只要你一直努力提升自己，相信最終會(huì)有好的結(jié)果等著你，希望你能夠快樂(lè)求職，并且在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作順心。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)分析 網(wǎng)絡(luò)

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點(diǎn)！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請(qǐng)與原作者聯(lián)系。