从优秀到卓越：数据科学家的Python技能进化之路

在令人着迷的数据科学和机器学习领域，熟练掌握Python已经成为一项无价的技能。

除了对Python的深入理解外，掌握某些Python技能可以将优秀的数据科学家转变为卓越的数据科学家。

这些“秘密”技能涵盖了从处理Python库、调试和编码效率到有效地沟通数据见解的各个方面。

本文探讨了这些基本的Python技能，这些技能与ChatGPT等AI工具的强大功能相结合，可以显著提升你的数据科学进程。如果你想了解更多关于Python的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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01 掌握Python库

卓越的数据科学家对NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn和TensorFlow等 Python库有深入的了解。

这些库使实现复杂的数学模型和机器学习算法变得更加容易。但仅仅知道如何使用它们是不够的，了解基本原理并能够调整其功能以获得最佳结果是一名出色的数据科学家的标志。

02 高级数据操作

数据清理和预处理是任何数据科学项目的重要组成部分。

人们常说，数据科学家要花80%的时间来清理数据。使用Python（通常包括NumPy、Pandas）进行数据操作的高级技能，例如处理缺失值和异常值、编码分类变量和日期时间操作，对于创建可用于机器学习模型的精细化数据集至关重要。

通过遵循最近开发的库，也可以使用ChatGPT的功能来完成。

03 熟练编写优化代码

优秀的数据科学家会编写代码，但卓越的数据科学家会编写优化且高效的代码。

这意味着使用Python的内置函数、列表推导、向量化操作和有效的内存管理。这些技能有助于处理大型数据集并显著减少计算时间。

04 调试和错误处理方面的专业知识

编码错误是不可避免的，但快速识别、调试和纠正这些错误的能力至关重要。

理解Python的错误类型，掌握调试工具，知道何时以及如何使用异常是卓越数据科学家的特质。

最近，它可以通过使用ChatGPT轻松完成。

05 理解高级的机器学习算法

Python广泛用于实现机器学习模型，如回归、分类和聚类。

全面了解算法以及如何使用Python对这些模型进行微调是一项至关重要的技能。

这包括理解机器学习背后的统计和线性代数，以及了解如何调整参数（例如网格搜索）以提高模型性能。

但现在还不够，你必须通过做回归和分类的项目来测试你的技能，以掌握这些算法并获得经验，比如预测建筑物的供热负荷或预测心脏病后的死亡率。

06 熟练处理非结构化数据

卓越的数据科学家可以处理所有类型的结构化和非结构化数据。使用Selenium，requests, scrapy或beautifulsoup等Python库的技能。

你可以通过使用ChatGPT来学习这些库，学习过程完成后，不要忘记做一个项目来运用你的知识，并在你的脑海中创建一个学习路径。

07 软技能：沟通能力

最后，虽然不是直接的Python技能，但向非技术涉众传达复杂数据见解的能力是每个伟大的数据科学家都拥有的重要技能。

通常，他们利用诸如Matplotlib、Seaborn或Plotly等Python库，来创建直观且深入的数据可视化。

由于ChatGPT等聊天机器人的评估过程，pandas已经转化为pandasAI，这使得你有机会通过提示来操作你的数据，在我看来，未来这些库将会增加。

08 结论

提升你的Python技能可以显著提高你作为数据科学家或机器学习专家的效率，这些技能肯定会让你从同龄人中脱颖而出。

将ChatGPT等AI工具整合到你的技能中，可以进一步简化你的学习和项目执行，查看最新的职位描述，你就会明白这一点。

这些技能与AI的变革力量相结合，为数据科学领域带来了一个令人兴奋的未来，并将为你的求职提供帮助。

它们不仅会简化你的工作，还会为实验、创新开辟新的途径，并在你的数据科学之旅中提供有影响力的见解。

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原文作者：Gencay I
翻译作者：文玲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.com/towards-artificial-intelligence/the-secret-python-skills-that-separate-good-data-scientists-from-great-ones-b11fd44c15a4