数据科学该怎么学？必备手艺有哪些？
最近，一份数据科学领域的学习宝典在推特上火了，吸引点赞1k+。
之以是能够引起人人的关注，是由于这份教程将数据科学广而杂的知识内容，梳理成了14个方面及各自要点，同时解答了许多学习中的常见疑问。
好比“用什么语言对照好”、“哪些工具最适合”。
这份学习宝典的作者为Matt Dancho，他是一个数据科学学习网站的首创人。
那么，详细这份干货到底讲了什么？是否真的云云神奇？
我们一起来看。
更推荐R语言
进入正题之前，我们先来浅聊一下数据科学 （Data Science）。
数据科学是指通过挖掘数据、处置数据、剖析数据，从而获得有用信息的手艺和研究，再将这些信息应用到差异领域的各个方面。
该学科连系了诸多领域中的理论和手艺，包罗应用数学、统计、模式识别、机械学习、数据可视化、数据客栈以及高性能盘算等，笼罩知识面异常广。
作者示意想要掌握这些手艺，也许每周要投入10个小时来学习。
那么在最先真正学习之前，先来看一个最要害的问题——
用什么语言?
在这里，作者以为选择R语言或者Python都可以。
若是从从业角度出发，他会思量以下三个因素：
编程语言对数据科学的影响有多大？就业市场的需求若何？就业市场的竞争力若何？
第一方面，作者直接将二者举行了对比。
Python异常适合机械学习和深度学习。然则在市场讲述方面的优势不大，能用于统计经济学等主要领域的库对照少。
R语言在营业剖析、数据科学方面都拥有完善的工具支持，在深度学习方面的应用对照弱。
不外作者以为，深度学习在数据科学中的应用不多，而且在需要深度学习或者其他API时，R语言可以和Python聚集。
再从就业市场角度来看。
作者统计了美国招聘市场上的数据。
效果显示，Python方面在招职位的数目，是R语言的2.4倍。
然则领会、掌握Python的人，也比掌握R语言的更多。
可能到达4-32倍。
最终作者以为，选择R语言更有优势。
那么另有一些其他基础手艺呢？
好比推荐使用Excel吗？
作者以为，虽然Excel的使用人群更广、商务人士异常喜欢，然则它在处置机械学习、大数据方面都不具有优势，而且单元格中的函数也容易报错。
以是，建议人人稳重使用Excel。
而在选用什么开发工具方面，作者睁开了一项小观察。
针对喜欢使用R语言的人群，RStudio是人人最喜欢的开发工具。
Python方面，Jupyter、VSCode更受人们迎接。
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在这里作者没有给出明确的推荐，人人可以根据喜欢选择。
只需4步，上手数据科学
接下来，就到了正式学习的环节。
大致可以分为4个步骤：
掌握基础手艺学习建模学习时间序列剖析将模子集成到应用程序
所需要点亮的手艺树如下所示：
看到这里，先不要头皮发麻……作者给出了一些详细的学习tips。
第一，从基础手艺学起。
可能许多人一上来就想搞定机械学习，但这可能会影响学习兴趣&效率。
作者用R语言举行了树模，枚举了一些基础手艺：
导入数据：使用数据库，毗邻到SQL，readr包, readxl包；转换数据：处置异常值、缺失数据、重塑数据、聚合、过滤等；可视化数据：静态/交互式数据可视化，ggplot2以及plotly；处置文本数据、函数式编程……
若是以上这些基础手艺都掌握后，接下来就可以学习机械学习了。
在这里，可能有人会疑惑，不应该先学习数学、统计和算法吗？
对此作者以为，若是重新最先学习若何编写算法，可能并不是快速上手数据剖析。
以是，他更推荐从实战中学习这些手艺。
简朴来看可以分为三步：
把机械学习应用在现实问题上；实验使用差其余算法；对比差其余应用效果。
在这方面需要用到哪些工具呢？
Tidymodels和H2O是作者推荐的两个软件包。
另外，Recipes中具有许多预处置工具，可以转换数据、确立数据特征。
接下来，作者推荐你最先学习时间序列剖析。
由于这个手艺意味着你可以对未来的一些数据举行展望，掌握这项手艺也会使你成为大厂手中炙手可热的人才。
在这方面，你需要掌握的手艺如下：
时间序列剖析：处置日期/日期时间数据、聚合、转换、可视化时间序列、使用timetk展望：ARIMA、指数平滑、Prophet、机械学习（XGBoost、随机森林、GLMnet 等）、深度学习（GluonTS）、集成、调整超参数、扩展展望、modeltime包。
举行到这一步后，你就可以实验去确立一个模子并投入使用了。
在这里，作者推荐了一个能够将模子集成到应用程序中的工具——Shiny。
这个程序包可以用来确立交互式Web应用程序，代码可以在内陆或服务器上托管。
One More Thing
看完这份手艺树后，也有网友提出了疑问：
为什么没有看到深度学习？
作者回复示意：针对商业应用，机械学习会更适用。
作者示意，有位小哥在他们网站选择了快速学习的课程后，获得了微软机械学习工程师的offer。
固然，这份完整的学习设计是可以白嫖的（链接请见文末）。
对于这篇分享，你怎么看？
迎接留言讨论~
学习清单：https://www.business-science.io/r-cheatsheet
责任编辑：宪瑞文章纠错
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