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作者：George Liu
编译：wLsq
前言
如果你是一个数据科学的求职者，那么你一定想知道在你的简历上应该写些什么技能会有更大的概率接到面试。如果你想进入这个领域，你可能已经多次想要知道哪些技术可以成为一个有吸引力的候选人。
本篇将告诉你答案。
▍机器学习工程师所需的语言更加多样化
作为热门语言，Python成为机器学习工程师的首选语言并不令人惊讶。此外，由于需要从头开始实现算法并在大数据环境中部署ML模型，因此C ++和Scala等相关语言也很重要。 总的来说，与其他两个角色相比，语言的需求似乎更加分散。
总的来说，机器学习工程师的主要语言是：Python，Scala，Java，C ++，Lua，SQL，Javascript，Matlab，CSS和C＃。
▍成为一名数据工程师，SQL是必须的技能
数据工程师常常处理数据库，而SQL是数据库的语言，所以SQL是数据工程师必备的语言。Python虽然很重要，但对于数据工程师而言，Scala和Java更为重要，因为这些语言可以帮助他们处理更大的数据。
总的来水，数据工程师的主要语言是：SQL，Scala，Java，Python和Lua。
▍Scala是数据科学中第二大进口语言
当我们对比不同的角色时，惊奇的发现，Scala不是第二个就是第三个。 所以我们可以说数据科学中的前三种语言是Python，SQL和Scala。 如果你正在考虑学习一门新语言，也可以考虑使用Scala。
▍Spark是除数据工程师之外的首选大数据技能
仅对于数据工程师而言，Hadoop比Spark更多，但总的来说，Spark绝对是首先应该学习的大数据框架。Cassandra对工程师而言比科学家更重要，而Storm似乎只与数据工程师有关。
总的来说，数据科学的大数据技术是：Spark，Hadoop，Kafka，Hive。
▍TensorFlow是深度学习的王者
数据工程师的职位描述中几乎没有提到深度学习框架，因此该角色几乎是不需要DL框架的。而更多使用DL框架的是机器学习工程师，这表明了机器学习工程师更多地是处理机器学习建模，而不仅仅是部署模型。另外，TensorFlow在深度学习的领域中是占据着主导地位的。尽管Keras作为高级深度学习框架在数据科学家中也是非常受欢迎的，但它几乎与机器学习工程师没什么关系，这也表明ML从业者们大多都使用较低级别的框架，比如TensorFlow。
总的来说，数据科学中最重要的几个深度学习框架是：TensorFlow，Torch，Caffee，MXNet。
▍AWS是云计算平台的主导
▍计算机视觉是机器学习中大部分需求的来源
对于一般数据科学家而言，自然语言处理是最大的ML应用领域，其次是计算机视觉，语音识别，欺诈检测和推荐系统。但对于机器学习工程师而言，最大的需求却来自计算机视觉，而自然语言处理则一直是第二。另一方面，不论是计算机视觉还是自然语言处理，与数据工程师都没什么关系。
如果你想成为一个数据科学家，可以选择各种类型的项目，根据你想要进入的领域展示专业知识，但对于机器学习工程师而言，计算机视觉则是最佳选择。
▍Tableau是必会的可视化工具
可视化工具主要是数据科学家所需要的，很少会有人提到数据工程师和机器学习工程师。 尽管如此，Tableau可是说是所有角色的首选。但对于数据科学家而言，Shiny，Matplotlib，ggplot和Seaborn也同样得重要。
▍每个人都必须会Git，而Docker仅适用于工程师
下面，我们将使用词云来探索上面提到的每个角色最常用的一些关键词，然后结合相应的技能为所有数据科学角色构建理想的描述。
▍数据科学家：更关注机器学习
数据科学家一直被视为需要统计，分析，机器学习和商业知识的全方位专业。然而，现在从词云比重看来，数据科学家们更多地关注机器学习而不是其他的一些东西。
▍机器学习工程师：研究，系统设计和构建的
与数据科学家相比，机器学习工程师会有一个更集中的组合，包括研究，设计和工程。显然，解决方案，产品，软件和系统是主要的主题。当然，伴随着这些，有研究，算法，ai，深度学习和计算机视觉。从词云看出，商业，管理，客户等术语也很重要，这可以在项目的进一步迭代中进一步研究。
▍数据工程师才是真正的专家
与机器学习工程师相比，数据工程师拥有更加专注的产品组合。显然，重点是通过设计和开发pipelines来支持产品，系统和解决方案。 对于数据工程师来说，比较高的要求包括了专业技能，数据库，测试，环境和质量。机器学习也同样很重要，因为pipelines主要用于支持机器学习模型部署数据需求。
▍Python现在是数据科学的首选语言
有很多人争论：Python和R，哪个是数据科学的首选语言。 市场需求报告告诉我们Python是现代的领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果您正在考虑进入数据科学，可以将你的学习重点放在Python上。而SQL作为数据库语言，是数据科学家第二重要的语言。 由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
总的来说，数据科学家的主要语言是：Python，SQL，Scala，Lua，Java，SAS，R，C ++和Matlab。
结语
这就是数据科学技能分析的全部了。看了本篇相信可以帮助你了解招聘者更注重什么技能，最重要的是可以帮助你做出有关如何定制简历和学习哪些技术的决策。
当然，如果你现在对于数据科学还是没有任何的头绪的话，小编特地为你呈上了视频讲解:
数据科学的基本概念
看了以上视频是不是又进一步了解了数据科学，上述视频的主讲老师是Ben老师，他开设的课程《Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）》可以帮你两个月扫清BATJ数据科学面试障碍，针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题给你提供解决方案。感兴趣的小伙伴可以点击阅读原文获取Ben老师的免费试听课程。
更多课程
介绍
》
Python数据科学
技术详解与商业实战
讲师介绍
Ben 《Python数据科学：技术详解与商业实践 》作者，资深数据科学专家和金融技术专家。2005年进入数据科学领域，先后在亚信、德勤、百度等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作。专注于零售金融方面的数据治理、客户智能与风险智能领域。
课程特色
1、资深讲师。多年咨询公司、企业内训、线下培训教学经验；
2、注重实效。以数据科学实际运用主题为切入点，十次课程尽览商业数据分析的全场景；
3、规划全面。本课程体系架构经过6年市场检验，得到知名国企、外企、咨询公司认可；，配套同名出版物《Python数据科学：技术详解与商业实践 》；
4、无需基础。秉承大道至简的原则，用平易的语言诠释貌似艰深的算法，具有高中数学基础即可踏上通往数据科学家的道路；
5、终身学习。数据科学一旦入门，永无止境，本课程每期更新，终身学习，共同进步。
学习方式
在线反复观看，有效期2年
录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看
课程目录
第一讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章） ---免费试听
1、数据科学的基本概念
2、数理统计技术
3、数据挖掘的技术与方法
4、分类模型的评估方法
第二讲：Python基础（对应图书第2、3章） ---免费试听
1、Python简介与安装Anaconda
2、Python基础数据类型与表达式
3、Python原生态数据结构
4、Python控制流、函数与模块
第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步（对应图书第4、5章）
1、使用描述性统计进行数据探索
2、制作报表与统计制图
3、数据可视化原则与报告PPT制作
4、讨论题目-化妆品销售数据的可视化分析：内容涉及业务报告的故事构思、对比分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化
第四讲：二手房价格分析报告（对应图书第6、7章）
1、统计推论——大胆假设与小心求证
2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
3、线性回归——影响房价因素的系统性分析
4、业务分析报告的标准模板
5、讨论题目-建立上市公司绩效预测模型：基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。
第五讲：汽车贷款信用评分卡制作（对应图书第6、8章）
2、卡方检验——影响违约的单因素探索
3、逻辑回归——建立违约预测模型
4、数据挖掘报告的标准模板
5、讨论题目-信用评分卡模型：内容涉及变量筛选、WOE转换、建立模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作
第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）
1、建立决策树——判别流失类型
2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型
3、讨论题目-量化选股模型：基本面与动量选股策略、制作因子指标、建立神经网络预测模型
第七讲：信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
1、集成学习在反欺诈模型的适用性
2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理
3、甜点：使用抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能力
4、讨论题目-信用卡行为反欺诈模型：稀疏数据问题、神经网络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势
第八讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)
1、特征工程需要解决的问题
2、连续变量压缩技术
3、分类变量压缩技术
4、讨论题目-信用卡客户流失预警模型：CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估
第九讲：银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章)
1、客户智能与客户画像
2、客户360视图与标签体系
3、聚类模型与客户细分
4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展
5、分类模型算法进阶-凸优化、朴素贝叶斯、SVM、GBDT推导与分类模型评估
6、讨论题目-电信客户消费行为聚类：变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分群描述
第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)
1、推荐系统设计
2、推荐算法适用性分析
3、购物篮分析与关联规则
4、讨论题目-电信公司产品捆绑销售策略制定：产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操
购课方式
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