这是在数据科学机器学习领域取得成功所需的10种技能

在过去的十年中，机器学习已悄然成为我们生活中不可或缺的一部分。从自拍相机到Siri和Alexa等虚拟助手，我们都依赖于机器学习来满足我们的需求。以机器学习为核心的产品和应用程序的存在只会随着时间而增加。

围绕机器学习发生的事情如此之多，越来越多的热衷于塑造他们在软件编程和技术领域职业的年轻专业人员更喜欢机器学习作为他们的基础。

1.学习编程语言，例如Python / C ++ / R / Java
如果您打算从事机器学习工作，则应该熟悉所有这些语言。您应该更加注意C ++，因为它将提高您的编码速度。在处理统计数据和绘图时，R非常有效。Hadoop是基于Java的。因此，您将需要在Java中实现映射器和简化器。

2.概率统计
学习算法时，理论将是您的救星。一些有用的样本包括朴素贝叶斯，高斯混合模型和隐马尔可夫模型。对概率和统计信息的详细了解将帮助您理解这些模型。建议将统计信息用作模型评估指标：混淆矩阵，接收者-操作者曲线，p值等。

3. Microsoft Excel
您可能会问，我们不是在讨论数据科学的技能吗？那为什么要使用Excel？因为Excel是用于数据管理的最佳工具之一。它可以说是最好的2D数据编辑器之一，并且是高级数据分析的基本平台。您可以使用Excel清理数据，并可以在数千条记录中查找所需的数据。

Visual Basic for Applications（VBA）是最被低估的Excel功能之一。它是Excel的编程语言，使您可以运行循环，宏和其他工具。

4.分布式计算
机器学习工作随着时间而发展，处理大型数据集已变得很普遍。一台机器有一定的局限性。因此，它无法处理大型数据集。因此，您需要将其分布在整个集群中。在这种情况下，诸如Apache Hadoop之类的项目和诸如Amazon EC2之类的云服务使该任务更加容易。

5.先进的信号处理技术
机器学习必不可少的部分是特征提取。没有针对问题的通用解决方案。每个问题都有独特的解决方案。因此，您可以实现最先进的信号处理算法，包括小波，剪切波，曲线波，轮廓波和能带。

6.数据可视化
数据可视化是机器学习中最有趣的部分之一，因为它比固定步骤更是一门艺术。数据可视化专家可以根据可视化构建故事。

直方图，条形图和饼图等图对于初学者来说非常有用。然后，您可以移至高级图表，例如瀑布图和温度计图，这些数据在探索性数据分析阶段非常有用。多色图表使单变量和双变量分析变得更容易理解。

7.云计算
数据科学包括使用云计算产品和服务来帮助数据专业人员访问管理和处理数据所需的资源。数据科学家的日常工作包括分析和可视化存储在云中的数据。

数据科学和云计算齐头并进。云计算使数据科学家可以使用AWS，Azure和Google Cloud等平台。这些平台提供对数据库，框架，编程语言和操作工具的访问。

对于数据科学家而言，了解云和云计算的概念是一项关键技能。

8.数据库管理
数据科学家80％的工作都用于准备要在行业环境中处理的数据。数据科学家应该知道如何在处理大量数据时管理数据。

数据库管理是可以编辑，索引和操作数据库的程序的最终产物。在大型系统中，DBMS允许用户随时存储和检索数据。使用DBMS，您可以支持多用户环境来并行访问和处理数据。您可以通过DBMS操作数据，数据格式，字段名称和文件结构。

9.结构化思维
让我们说您的目标是成为一名数据科学家。您将把这个大目标分解为多个部分，例如获得技能，准备简历，申请工作。类似地，将问题分解为多个部分以有效解决问题的能力称为结构化思考。

数据科学家总是从各种角度审视问题。这是一项后天掌握的技能，但是您可以继续练习，并通过练习提高自己。

10.其他技能
除上述技能外，您还需要其他一些技能以确保您在人群中脱颖而出。上面列出的技能将确保您的基础牢固，并且通过掌握更多技能，您的基础将经受住时间的考验。这里有一些值得学习的技能：

更新自己

1.您应该经常更新自己的知识，并且应该了解最新的发展和变化。您可以参加会议并浏览研究论文，博客和视频，从而增强对这一领域的了解并更新知识。