成为一名优秀数据科学家的四个基础是什么？

那么成为一名优秀的数据科学家需要什么？看待数据科学家的一种方式是，他们是大数据集的管理者和分析师。本质上，如果你想开始成为一名数据科学家，需要熟悉四个基本概念：统计、编程、批判性思维技能和人际交往能力。

首先，您需要在数学和统计学方面有扎实的基础。这些知识将帮助您了解不同类型的机器学习 ( ML ) 算法的一般性质，例如决策树、随机森林以及常规回归和聚类算法。您还需要熟悉训练机器学习算法时使用的词汇。例如，您应该能够解释监督学习和无监督学习之间的区别，以及机器学习模型过度拟合和欠拟合之间的区别。如果您有统计分析经验，那么您已经领先了。

接下来，您需要了解一些有关数据科学编码方面的知识，并获得一些使用Python和R等编程语言的经验。您还需要了解支持人工智能和机器学习应用程序操作要求的后端技术和应用程序。尽管 Apache Hadoop 曾经是处理大数据集的黄金标准，但此后出现了各种替代方案，从Kubernetes 容器到 Pachyderm 等平台。

除了上述技术要求之外，您还需要强大的批判性思维能力。这很重要，因为它将帮助您选择正确的算法来执行特定的机器学习任务。当然，您应该了解机器学习和人工智能编程工作原理背后的逻辑。如果没有对逻辑的正式理解，您将很难理解维度在构建模型时的作用或测试和持续验证人工智能模型的准确性以避免偏差的重要性。

您需要掌握的第四个概念涉及工作中面向人员的方面。优秀的数据科学家拥有人们所说的医生的“良好的临床态度”。这仅仅意味着，如果你想成为一名优秀的数据科学家，你需要知道如何分解复杂的概念，并将复杂的解释转化为对其他人来说更简单的翻译。当数据科学家拥有良好的人际交往能力时，他们可以与与之合作的全栈开发人员、DevOps 工程师和业务线 (LOB) 人员进行更有效的沟通。在数据工程的任何方面，这项技能都很重要——听起来可能很简单，但要将大数据集的数学分析变成广大受众都能理解的叙述并不容易。

所有这四项技能都有助于在高度复杂的 IT 世界中培养出完美的专业数据科学家，而下一个重大事件总是指日可待。祝你好运！