2020年數(shù)據(jù)科學就業(yè)市場必備的五項技能
AI開發(fā)者按，數(shù)據(jù)科學是一個競爭激烈的領域，人們正在迅速學習越來越多的技能和經(jīng)驗。這導致了機器學習工程師的從業(yè)要求的直線上升，所有的數(shù)據(jù)科學家也需要成為開發(fā)人員。
為了保持競爭力，一定要為新工具帶來的新工作方式做好準備!以下就是2020 年數(shù)據(jù)科學就業(yè)市場必備的五項技能。
1.敏捷開發(fā)
敏捷開發(fā)是一種組織工作的方法，已經(jīng)被開發(fā)團隊大量使用。越來越多的人扮演著數(shù)據(jù)科學家的角色，他們最初的技能是純軟件開發(fā)，這就產(chǎn)生了機器學習工程師這一角色。
越來越多的數(shù)據(jù)科學家/機器學習工程師被劃分為開發(fā)人員：他們的工作是不斷改進現(xiàn)有的代碼庫中的機器學習相關(guān)的內(nèi)容。
對于這類角色，數(shù)據(jù)科學家必須了解基于 Scrum 方法的敏捷工作方式。它為不同的人定義了不同的角色，這種角色定義保證了工作的順利實施和持續(xù)改進。
2.Github
Git 和 Github 是面向開發(fā)人員的軟件，在管理不同版本的軟件時有很大幫助。它們跟蹤對代碼庫所做的所有更改，此外，當多個開發(fā)人員同時對同一個項目進行更改時，它們能夠真正讓協(xié)作變得便利。
隨著數(shù)據(jù)科學家的角色變得越來越重要，能夠熟練使用這些開發(fā)工具也是必備的技能之一。Git 正成為找工作時必備的一項技能，要熟練使用 Git 需要時間。當你一個人或者你的同事都是新手的時候，開始研究 Git 是很容易的，但是當你加入一個 Git 專家團隊，只有你一個人是新手的時候，你可能會經(jīng)歷比你想象的多得多的努力才能跟上。
3.工業(yè)化
在數(shù)據(jù)科學領域，我們思考項目的方式也在發(fā)生變化。沒有變的是，數(shù)據(jù)科學家仍然是用機器學習來回答商業(yè)問題的。但是，隨著時間的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學項目越來越多地是為生產(chǎn)系統(tǒng)開發(fā)的，例如作為大型軟件中的微服務。
與此同時，高級模型的 CPU 和 RAM 消耗也越來越大，尤其是在使用神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習時。
就數(shù)據(jù)科學家的工作而言，不僅要考慮模型的準確性，還要考慮項目的執(zhí)行時間或其他工業(yè)化的方面，后者正變得越來越重要。
4.云與大數(shù)據(jù)
在機器學習產(chǎn)業(yè)化對數(shù)據(jù)科學家的約束越來越嚴重，同時，它也成為了數(shù)據(jù)工程師乃至整個 it 行業(yè)的嚴重約束。
在數(shù)據(jù)科學家可以致力于減少模型所需時間的情況下，it 人員可以通過更改計算服務來做出貢獻，這些服務通常通過以下一種或兩種方式獲得：
云：將計算資源轉(zhuǎn)移到外部供應商，如 AWS、Microsoft Azure 或 Google Cloud，可以很容易地建立一個可以快速從遠程訪問的機器學習環(huán)境。這就要求數(shù)據(jù)科學家對云功能有一個基本的了解，例如：使用遠程服務器而不是自己的計算機，或者使用 Linux 而不是 Windows/Mac。
大數(shù)據(jù)：它使用 Hadoop 和 Spark，這兩個工具允許同時在許多計算機上并行處理任務(工作節(jié)點)。這要求數(shù)據(jù)科學家使用不同的方法來實現(xiàn)模型，因為代碼必須允許并行執(zhí)行。
5.NLP、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
目前，數(shù)據(jù)科學家仍然認為 NLP 和圖像識別僅僅是數(shù)據(jù)科學的專業(yè)知識，并非所有人都必須掌握。
但是，圖像分類和 NLP 的用例越來越頻繁，甚至在「常規(guī)」業(yè)務中也是如此。在目前的情況下，對這類技術(shù)沒有基本的了解已經(jīng)沒辦法適應當前的技術(shù)環(huán)境了。
即使你的工作中沒有此類模型的直接應用程序，在實際操作的項目也很容易找到。這些項目可以讓你理解圖像和文本項目的基本步驟。
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