編者按：上MOOC、讀教科書、一遍又一遍地刷題……在畢業(yè)前，如果你對未來還是這樣一幅態(tài)度，那你幾乎就是在虛度光陰。雖然數(shù)據(jù)科學家是未來最“性感”的工作，但要成為“性感”的人，枯坐燈前當個書呆子可不成……

在畢業(yè)前，也許你是個勤奮的人，一直很努力地自學教材，也會上在線課程充實自我，但臨近畢業(yè)，現(xiàn)在的你在做些什么呢？數(shù)據(jù)科學家是一份令人望而生畏的工作，一方面，畢業(yè)生不知道自己水平是否足以勝任；另一方面，面試人員往往也很難從畢業(yè)生身上看出他們的全部實力。

但每個人都有走出象牙塔的一天，為了讓自己在社會上更有實力，你準備好迎接挑戰(zhàn)了嗎？如果你的夢想是當一名數(shù)據(jù)科學家，下面是DataOptimal創(chuàng)始人John Sullivan給你的5項技能建議。實踐是進入數(shù)據(jù)科學世界的最佳方式，而掌握熱門的必備技能將使你在職場上面面俱到。

1.數(shù)據(jù)清理

不要以為其他分析師會幫你處理好一切，作為一名數(shù)據(jù)科學家，如果你剛接手一個新項目，你可以把項目總用時里的80%用來做數(shù)據(jù)清理，這是科學的。無論是多高級的數(shù)據(jù)團隊，數(shù)據(jù)清理始終是從業(yè)人員心中的巨大痛點，換個角度看，這也是你的機遇。如果你能證明自己在數(shù)據(jù)清理上面經(jīng)驗豐富，那你的價值實現(xiàn)指日可待。

為了鍛煉這方面的能力，記得找一些混亂的數(shù)據(jù)集，多多練習，多多積累。

如果你用的編程語言是Python，Pandas是個好庫；如果是R語言，dplyr包也是個不錯的選擇。換句話說，語言和庫只是工具，但你用它們做的事是一樣的：

導入數(shù)據(jù)

添加多個數(shù)據(jù)集

檢測缺失值

檢測異常值

填補缺失值

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量

2.探索性數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)科學的另一個重要技能是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）。當有人扔給你一份數(shù)據(jù)時，你對這份數(shù)據(jù)完全陌生，又沒有足夠的業(yè)務背景，會不會感覺無從下手？如果你什么都不管，直接把數(shù)據(jù)喂給各種模型，卻發(fā)現(xiàn)效果不好，因為你沒有好的特征，那么你可能需要的是數(shù)據(jù)探索。

EDA是對已有數(shù)據(jù)在盡可能少的假定下進行探索，通過各種可視化方法探明數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法，它能讓你建立起對數(shù)據(jù)的直覺。從效果上來看，EDA允許分析師從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論以推動業(yè)務影響，這個影響可以是客戶群分析，也可以是季節(jié)性銷售趨勢。讓自己和公司獲得意料之外的驚喜，這是EDA的魅力。

對于EDA，Python用戶可以用Pandas和Matplotlib，R語言用戶可以用ggplot2包。一個精通EDA的人需要熟練這些技巧：

為數(shù)據(jù)分析制定問題

表明趨勢

表明變量間的協(xié)變

用可視化結(jié)果（散點圖、直方圖等）有效地傳達結(jié)果

3.交互式數(shù)據(jù)可視化

交互式數(shù)據(jù)可視化包括儀表板等工具。這些工具對數(shù)據(jù)科學團隊以及更多面向業(yè)務的終端用戶都很有用。儀表板允許數(shù)據(jù)科學團隊進行協(xié)作，并一起商議見解。更重要的是，它們?yōu)槊嫦驑I(yè)務的客戶提供了一種交互式工具，后者往往專注于戰(zhàn)略目標，而非技術細節(jié)。一般情況下，數(shù)據(jù)科學項目的最終呈現(xiàn)應該是以儀表板的形式出現(xiàn)的。

對于Python用戶，Bokeh和Plotly庫非常適合創(chuàng)建儀表板。對于R用戶，請務必查看RStudio的Shiny軟件包。無論是那種，你的儀表板上都要遵循：

包含和客戶需求相關的各項指標

創(chuàng)建有用的feature

布局合理（如F-pattern可以在客戶掃視時，讓他們記住大部分內(nèi)容）

切換演示文稿頻率合理

生成報告或其他自動操作

4.機器學習

機器學習是數(shù)據(jù)科學的重要組成部分。當然，這不是說你現(xiàn)在就得開始學習構(gòu)建復雜的深度學習模型，事實上，大多數(shù)工作都不需要你有太高的機器學習知識水平。線性回歸、邏輯回歸，會用這些簡單算法就夠了，而且這些東西也更容易讓你的領導理解，理解是溝通的基礎。

如果要在這方面積累經(jīng)驗，記得做客戶留存預測、貸款預測、欺詐檢測這類項目。這不是說預測植物品種這類問題不好，只是前者能幫你積累更多業(yè)務常識。

如果你是Python用戶，用Scikit-learn庫。對于R用戶，用Caret包。同樣的，下面是必須要呈現(xiàn)的內(nèi)容：

為什么要選這個特定模型

把數(shù)據(jù)拆成訓練集和測試集（k倍交叉驗證），避免過擬合

選擇正確的評估指標（AUC、adj-R2、混淆矩陣等）

調(diào)整超參數(shù)

5.溝通

溝通是所有工作的必備技能。優(yōu)秀數(shù)據(jù)科學家和普通數(shù)據(jù)科學家的區(qū)別在于前者能有效傳達結(jié)果，而后者不能。無論展示的模型有多花哨，如果你看到客戶后連嘴巴都張不開，他們又怎么會支持你的成果？PPT和筆記本電腦是溝通必備工具，你也可以用Jupyter Notebook或RMarkdown文件和客戶交流項目。

確保了解你的目標聽眾是誰，向高管們展示和向機器學習專家展示完全不是一碼事。一定要掌握這些技能：

了解目標受眾

提供相關可視化

PPT不要過長

PPT演示流暢

結(jié)果和業(yè)務影響緊密結(jié)合（降低成本？增加收入？）

辛辛苦苦做完項目后，不要把文件隨便亂丟，要養(yǎng)成收集、記錄的好習慣。你可以用Github Pages把文件免費轉(zhuǎn)成靜態(tài)網(wǎng)頁，為你的潛在雇主提供了解你的資料。

最后，只要是入了數(shù)據(jù)的門，無論短時間內(nèi)崗位是不是稱心如意，接受了這份工作就保持積極態(tài)度，繼續(xù)不斷嘗試項目，快樂工作，快樂找更好的工作！