数据科学家求职必备编程技巧

数据科学家求职必备编程技巧

作为一名数据科学专业人士,你需要对编程技能有一定了解,你可以从网上一些受欢迎的数据科学证书开始。

编程是数据科学家的一项重要技能。但也并不是说,你必须要成为一名硬核的程序员才能进入数据科学领域。

有些人在考虑换工作、进入数据科学领域时,经常会对一些问题感到困惑,比如:

  • 是否需要具备编程技能才能进入数据科学行业?
  • 学习数据科学需要哪些技能?

接下来,我们会进一步揭晓,不是只有编程专家才能掌握数据科学。虽然,确实有很多编程专家转行到数据科学领域,但从事数据科学并不局限于那些只懂编程的人。因为你会发现,许多经验丰富的高级数据科学家是在没有任何编程经验的情况下,开始他们职业生涯的。

所以,如果你想开始数据科学的职业,你可能首先要学习所有Python的编程技能。如果你想了解更多数据分析相关内容,可以阅读以下这些文章:
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  • Python编程的基本技能

Python是数据科学的基础,也是数据科学专业人士最有价值的技能。近93%的数据科学家都在使用Python。虽然你可能才刚开始学习Python,但你也应该知道,精通Python的数据科学家会有更多的就业选择。

根据Quanthub,2020年的数据科学的岗位是过去几年的三倍。

简单来说,目前数据科学家市场供不应求,而Python编程只是其中的一小部分。但不得不说,如果不学习Python编程,就无法在数据科学方面更进一步。

你可以从一些基本技能开始学习,比如学习基本的语法(basic syntax)、control flow控制流、loops循环、函数和条件等。

  • 对象(Objects)、包(packages)和类(classes)

在进行数据科学项目时,你可能会需要重新用到某些代码段来创建新的类。对于一些人来说,这可能是在Jupyter Lab之外学编程的一种新方式。另外,当你习惯在生产中使用数据科学来制作项目时,创建包就会变得越来越容易。

  • NumPy和Pandas

NumPy和Pandas是两个常用的Python库,用于机器学习中的数据分析和数据准备。

你可以通过多个数据科学证书https://www.dasca.org/来学习Python库。

  • APIs

同样,作为所有软件的支柱,API(应用程序接口)可以用来打包、公开代码,供其他开发人员使用。一些公司在开发过程中使用API来提供可访问NLP、3-5行代码内的计算机视觉和金融机器学习的数据。

在数据科学中使用API的主要原因,是因为代码可以在整个软件中重复使用。

  • 网页抓取(Web scraping)

网页抓取有助于编写可以抓取网站、进一步获取结构化数据的Python代码。通过网络抓取,这个工作可以自动完成。这也是用代码从网站获得数据最快的过程之一。对于网页抓取,你可以使用一些时下最流行的库,例如Scrapy、Requests、Beautiful Soup和Selenium等。

  • 命令行(Command-line)

作为数据科学专业人士,你需要灵活掌握数据科学的命令行工具。

如果没有计算机背景,那可能你没法从终端完成简单的任务。有了命令行工具的帮助,你能轻松地构建可重复的数据流程,或者帮你更轻松地处理文本文件。

对于数据科学专业人员来说,一些最重要的命令行工具包括wget、wc、head、tail、cat、cut和uniq等。

用GitHub学习数据科学

在GitHub上,你可以练习代码。如果你是一名程序员,你一定听说过这个存储库托管服务平台。

如果需要,你可以构建、跟踪、更改代码。GitHub能让你在数据科学项目上进行协作。大多数开发人员都把他们的工作和项目保存在GitHub中。所以如果你想找一份数据科学家的工作,这对你来说会非常有用。因为雇主更感兴趣的是,你能在多大程度上运用数据科学技能和技术来解决最复杂的问题。

以下是你在使用GitHub时需要学习的内容:

  • 如何添加、删除文件
  • Git配置
  • 如何同时开发和克隆存储库
  • 撤消更改过程
  • 如何提取请求

GitHub不仅适用于程序员,其他人还可以用它对word文档进行不断的修改。虽然不常被听说、也不常用,但可以用GitHub作你的版本控制系统。不过无论如何,GitHub都可以用来处理任何类型的文件。感谢你的阅读,现在就开始学习这些必备技巧吧!你还可以订阅我们的YouTube频道,观看大量数据科学相关公开课:https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ;在LinkedIn上关注我们,扩展你的人际网络!https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者:Mark Taylor 
翻译作者:Lea
美工编辑:过儿
校对审稿:Jiawei Tong
原文链接:https://taylor-mark110.medium.com/data-science-programming-skills-the-detailed-guide-b66ddf44b0ed