数据科学

在面试或作为数据科学家时，我们经常被要求构建一个能够对连续流动数据执行机器学习预测的应用程序。我们的老板经常期望我们将按时交付结果，并使用机器学习和数据科学来生成这些高质量的预测。在本文中，我们将研究数据管道以及如何构建它们，并确保我们在构建机器学习预测方面做得还不错。本文将逐步介绍如何构建重要的数据管道。

Pandas library是Python中最强大有效的library之一。它基于NumPy构建，为 Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。查看下面的内容，了解Pandas提供的各种功能和工具。Pandas数据结构、删除、排序＆排名、检索Series/DataFrame信息、Dataframe统计、查询、函数应用、数据对齐、输入/输出。

当数据集非常庞大时，我们很难建立模型。庞大的数据集需要大量的时间和强大的计算能力来工作，它们已然耗尽了模型所需要的一切。特征选择是一种方法，我们可以只选择重要或最有贡献的特征进行训练，同时所需的代价非常小或几乎不损失精度。

全栈数据科学家是一个独特的角色，他能够充当软件工程师，数据工程师，业务分析师，机器学习工程师和数据科学家的角色，操办所有的事务。这个人拥有多样化的技能，甚至超出了普通数据科学家的技能，并且可以成为公司管理数据科学项目整个生命周期的一站式服务。

MLOps 的主要优势是高效率、可扩展性和可再现性。MLOps 包括从数据流到机器学习模型部署的所有内容。在某些情况下，MLOps 只是用于模型部署，但你也可以找到更成熟的企业，它们已经在各种 ML开发领域实现了MLOps，如探索性数据分析（EDA）、数据预处理、模型训练等。

由于有软件开发的教育背景，我对“软件开发生命周期”(SDLC)烂熟于心，我为自己准备了许多检查清单，确保我尽可能地编写最好的代码。当我开始在网上查阅大量的数据科学课程和证书时，我注意到有一个重要的东西被遗漏了：任何对项目生命周期的提及。直到我自己挖掘，我才知道数据科学确实有一个通用的生命周期，而且它足够灵活，可以进行修改，能适应每个团队或项目的需求。

为了缓解欺诈问题，机器学习欺诈检测研究已经做出了许多努力，但仍然没有完美的解决方案。这是可以理解的，因为每个企业都有不同的需求，数据也在不断发展。

大多数数据科学课程都可以很好地帮助你开始学习编程语言，并刷新你已有的数学和统计知识，但它们缺乏几个专门针对你在工作中所需技能的模块，这些技能将帮助你与其他数据科学家一起高效地工作，并让非数据科学家也可以理解你的工作。