這里是老碼農眼中的數(shù)據(jù)科學的基本知識概覽，并非將讀者塑造成專業(yè)的數(shù)據(jù)工程師。相反，目標是為那些對數(shù)據(jù)產品感興趣，但又不需要深入其復雜細節(jié)的人士，提供一個基礎性的理解框架。

1. 數(shù)學技能

1.1 線性代數(shù)

數(shù)據(jù)集被表示為矩陣，因此，線性代數(shù)是機器學習中最重要的數(shù)學技能，用于數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)轉換和模型評估，至少包括:

向量

矩陣

矩陣轉置

矩陣的逆

矩陣的行列式

點積

特征值

特征向量

1.2 微積分

大多數(shù)機器學習模型都是使用具有幾個特征或預測因子的數(shù)據(jù)集來構建的。因此，熟悉多元微積分對于建立機器學習模型非常重要，至少包括:

多元函數(shù)

導數(shù)和梯度

步長函數(shù)，Sigmoid 函數(shù)，Logit 函數(shù)，ReLU 函數(shù)

函數(shù)的繪制

函數(shù)的最小值和最大值

1.3 優(yōu)化方法

大多數(shù)機器學習算法通過最小化目標函數(shù)來執(zhí)行預測建模，從而必須應用于測試數(shù)據(jù)以獲得預測標簽的權重，至少包括:

成本函數(shù)/目標函數(shù)

似然函數(shù)

誤差函數(shù)

梯度下降法算法及其變體(例如隨機梯度下降算法)

2. 編程技能

首先，要會一些SQL，具體可以參見《全棧必備之SQL簡明手冊》。

另外，尤其是面向數(shù)據(jù)的產品經(jīng)理應該掌握Python 的基礎編程。

基本的Python 語法 和編程方法

能夠使用Jupyter notebook

能夠使用 Python 庫，如 NumPy、 pylab、 seborn、 matplotlib、scikit-learn、 TensorFlow、 PyTorch

不必成為程序員，但應該有一些編程的技能， 我對自己家的少年也是這樣希望的。

3. 數(shù)據(jù)基礎

在處理數(shù)據(jù)時，熟悉各種文件格式如CSV、PDF和文本文件的操作至關重要。使用諸如Pandas和NumPy等強大的Python庫可以有效地讀取、寫入和處理這些格式的數(shù)據(jù)。例如，Pandas提供了易于使用的函數(shù)來導入和導出CSV文件，而PDF文件的處理則可能需要專門的工具，如PyPDF2或pdfminer，來提取文本或表格數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)分析的關鍵環(huán)節(jié)之一，涉及移除重復值、處理缺失數(shù)據(jù)和糾正錯誤的數(shù)據(jù)。估算數(shù)據(jù)可能包括使用統(tǒng)計方法填充缺失值，或者基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)估算概率。泛化數(shù)據(jù)則是將具體的數(shù)據(jù)點歸納為更廣泛的類別，如將年齡分組。Pandas庫在這些方面提供了豐富的功能，使得數(shù)據(jù)預處理變得更加高效和可靠。

數(shù)據(jù)的導入和導出也是數(shù)據(jù)科學中不可忽視的技能。無論是從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，還是將處理后的數(shù)據(jù)存入SQLite或MySQL數(shù)據(jù)庫，熟練地操作數(shù)據(jù)存儲對于數(shù)據(jù)分析師來說都是必須的。此外，掌握如何將數(shù)據(jù)從一種格式轉換到另一種格式，或是如何簡化數(shù)據(jù)結構以便于分析，都是此環(huán)節(jié)的一部分。

此外，學習數(shù)據(jù)轉換和降維技術也非常重要。協(xié)方差矩陣幫助我們理解不同變量間的相互關系。主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）則是兩種廣泛用于降維的技術，它們能夠幫助我們從高維數(shù)據(jù)集中提取最重要的特征，從而簡化模型并減少計算負擔。這些技術通過數(shù)學轉換來識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式，是構建有效機器學習模型的重要步驟。

4. 統(tǒng)計基礎

統(tǒng)計和概率在數(shù)據(jù)分析與機器學習中的使用是多方面的，它們對于特征的可視化、數(shù)據(jù)預處理、特征轉換、數(shù)據(jù)插補、降維、特征工程以及模型評估等關鍵步驟至關重要。通過利用統(tǒng)計方法，我們能夠更加深入地理解數(shù)據(jù)的分布特性，從而進行有效的數(shù)據(jù)預處理和特征轉換。例如，通過標準化或歸一化處理，可以確保不同規(guī)模和分布的數(shù)據(jù)能夠被模型有效處理。此外，概率論的應用使得我們能夠通過隨機模擬和假設檢驗來推斷數(shù)據(jù)的特性，為數(shù)據(jù)增強提供了理論基礎，尤其是在處理缺失數(shù)據(jù)的時候。

統(tǒng)計學博大精深，但似乎至少要掌握:

均值

標準差/方差

中位數(shù)

相關系數(shù)和協(xié)方差矩陣

概率分布：平均、二項式，泊松，指數(shù)、正態(tài)

貝葉斯定理

指標：精度，召回，正預測值，負預測值，混淆矩陣，ROC 曲線

A/B 測試

5. 數(shù)據(jù)可視化基礎

一個好的數(shù)據(jù)可視化一般由5個組件構成的，這些組件必須拼湊在一起才能生產出最終的數(shù)據(jù)產品:

1)數(shù)據(jù)組件: 決定如何可視化數(shù)據(jù)的重要的第一步是知道它是什么類型的數(shù)據(jù)，例如，分類數(shù)據(jù)，離散數(shù)據(jù)，連續(xù)數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)等。

2)幾何成分: 決定什么樣的可視化適合你的數(shù)據(jù)，例如，散點圖，線圖，條形圖，直方圖，Q-Q 圖，平滑密度，箱形圖，對圖，熱圖等。

3）映射組件: 決定使用哪個變量作為 x 變量，以及使用哪個變量作為 y 變量。數(shù)據(jù)集是一個具有多個特征的多維數(shù)據(jù)集的時候，這一點很重要。

4)縮放成分: 決定使用什么樣的縮放方式，例如，線性縮放，對數(shù)縮放等。

5)標簽組件: 包括軸標簽、標題、圖例、要使用的字體大小等。

重要的數(shù)據(jù)可視化工具包括 Python 的 matplotlib 包等。

6. 線性回歸

學習簡單和多重線性回歸分析的基本原理，用來觀測監(jiān)督式學習的連續(xù)性結果。線性回歸，作為一種基礎且強大的預測方法，通過建立自變量（解釋變量）與因變量（響應變量）之間的線性關系來預測數(shù)值型數(shù)據(jù)。簡單線性回歸涉及一個自變量和一個因變量，而多重線性回歸則包含多個自變量，能夠提供更為復雜的預測模型。常見工具如下:

NumPy

scipy

sklearn

使用這些工具進行數(shù)據(jù)處理和模型構建，可以提升處理實際問題的能力。通過不斷實驗和調整模型，學可以逐漸培養(yǎng)出直覺和技能，以識別和使用最適合特定數(shù)據(jù)集的回歸方法。

7. 機器學習基礎

在監(jiān)督式學習中，連續(xù)變量預測主要是如上所述的回歸分析，對于離散變量的預測而言，需要掌握：

邏輯回歸

支持向量機(SVM)分類器

KNN分類

決策樹

隨機森林

樸素貝葉斯

對于非監(jiān)督式學習而言，主要是Kmeans 聚類。用于機器學習的 Python 工具主要有sklearn、 Pytorch、 TensorFlow。

其中，sklearn是一個功能強大的機器學習庫，它提供了眾多簡化數(shù)據(jù)處理和模型訓練的模塊。例如，對于Kmeans聚類而言，sklearn中不僅包含了該算法的高效實現(xiàn)，同時還提供了豐富的數(shù)據(jù)預處理工具，使得從數(shù)據(jù)清洗到模型訓練的過程變得簡單快捷。

Pytorch和TensorFlow則是兩個更為廣泛的機器學習框架，它們支持完整的深度學習算法開發(fā)。Pytorch以其獨特的動態(tài)計算圖特性，能夠直觀地構建復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并且有著良好的社區(qū)支持和豐富的資源。另一方面，TensorFlow則以其穩(wěn)定性和大規(guī)模生產能力著稱，尤其適合部署復雜的機器學習模型到生產環(huán)境。

在選擇這三個工具時，用戶應考慮自己的需求、已有的編程知識以及希望投入的時間。對于快速實驗和教育目的，sklearn通常是足夠的。而對于需要深入探索深度學習模型的研究或項目，Pytorch和TensorFlow則更加適合。

8. 時間序列分析基礎

時間序列分析基礎包括對時間序列數(shù)據(jù)的基本認識、核心概念的理解，以及分析方法的掌握。時間序列分析是一種統(tǒng)計方法，用于分析和預測按時間順序排列的數(shù)據(jù)點。

時間序列是一組按時間順序排列的觀測值，例如環(huán)境科學中某個地區(qū)的氣溫變化數(shù)據(jù)。時間序列分析的重要性在于它能夠揭示數(shù)據(jù)中的趨勢、季節(jié)性、周期性和隨機性等特征，從而為理解現(xiàn)象背后的內在機制提供線索，并對未來進行預測。

在結果依賴于時間的情況下使用預測模型，有三種基本方法:

指數(shù)平滑模型

ARIMA是指數(shù)平滑的一種推廣

GARCH，一種類似 ARIMA 的方差分析模型。

這3種技術都可以在 Python中實現(xiàn)。

9. 生產力工具基礎

了解如何使用基本的生產力工具是必不可少的。

對于 Python 來說，Anaconda是最佳生產力工具。AWS 和 Azure 等高級生產力工具也是值得學習的重要工具。

除了熟練運用這些工具外，理解它們如何在大數(shù)據(jù)處理、機器學習、以及云服務管理中發(fā)揮作用，也是提升工作效率的關鍵。Anaconda不僅提供了Python和R語言的數(shù)據(jù)處理能力，更通過其集成的環(huán)境管理功能，使得庫和框架的安裝、管理變得輕松便捷。AWS和Azure等平臺則擴展了這一能力，至云端計算與存儲，讓數(shù)據(jù)科學家能夠在全球范圍內協(xié)作和部署模型。掌握如AWS的EC2、S3服務，以及Azure的虛擬機和存儲賬戶等資源，將使數(shù)據(jù)工程師能夠在需求變化時迅速調整資源，優(yōu)化成本和性能。此外，了解如何利用這些云平臺提供的機器學習服務，例如AWS Sagemaker或Azure Machine Learning，可以大大縮短從模型開發(fā)到部署的周期?？傊?，這些高級生產力工具會在數(shù)據(jù)工程領域為你帶來優(yōu)勢。

10. 項目管理

在構建任何數(shù)據(jù)項目或者機器學習模型之前，仔細地坐下來并計劃需要完成的目標任務是非常重要的。了解要解決的問題、數(shù)據(jù)集的性質、要構建的模型類型、模型將如何訓練、測試和評估。

項目規(guī)劃不僅涉及明確目標和確定時間表，還要包括資源分配、風險評估以及預算管理。在數(shù)據(jù)科學項目中，這意味著要考慮到數(shù)據(jù)的獲取和清洗可能需要的時間，模型的選擇和調整所需的實驗次數(shù)，以及最終模型部署和維護的長期成本。

識別關鍵路徑則更加具體地關注那些對整個項目進度最為關鍵的環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)收集的延遲、模型訓練的效率，或是模型評估的準確性。對這些關鍵環(huán)節(jié)進行跟蹤，意味著項目管理需要具備靈活性，以適應數(shù)據(jù)科學項目特有的迭代性和不確定性。例如，當一個機器學習模型在測試階段表現(xiàn)不佳時，可能需要重新回到數(shù)據(jù)準備階段，或者重新選擇模型。這種靈活的項目管理模式，結合了傳統(tǒng)的項目管理原則和數(shù)據(jù)項目特有的實踐，是確保成功的關鍵。