掌握2020年数据科学10大技能

学家是不一样的存在，他们需要掌握所有知识，包括数学、统计、编程、数据管理、可视化，以及定义非“完整堆栈”。

正如笔者前面提到的，80%的工作在于准备数据，以便能在项目环境中对数据进行处理。需要处理大量数据时，数据科学家要知道管理这些数据是非常重要的。

数据库管理本质上由一组可以编辑、索引和操作数据库的程序组成。数据库管理系统接受来自应用程序的数据请求，并指示操作系统提供所需的特定数据。在大型系统中，数据库管理系统帮助用户在任何给定的时间点存储和检索数据。

数据库管理能为数据科学带来什么?

• 定义、检索和管理数据库中的数据
• 操纵数据本身、数据格式、字段名、记录结构和文件结构
• 定义写入、验证和测试数据的规则
• 在数据库的记录层操作
• 支持多用户环境并行访问及操作数据

一些流行的数据库管理系统包括：MySQL、SQL服务器、Oracle、IBM DB2、PostgreSQL和NoSQL数据库(Mongo数据库、Couch数据库、Dynamo数据库、H库、Neo4j、Cassandra、Redis)

2. 机器学习/深度学习

如果你工作的公司管理并操作大量数据，并且决策过程是以数据为中心的，那么你可能需要掌握机器学习这一技能。机器学习是数据科学生态系统的一个子集，就像统计学或概率一样，它有助于数据建模和获得结果。

面向数据科学的机器学习包括对机器学习至关重要的算法;KNN最近邻算法，随机森林，朴素贝叶斯，回归模型，PyTorch、TensorFlow和Keras在数据科学机器学习中的也都很有用。

机器学习能为数据科学带来什么?

• 欺诈监测和风险管理
• 医疗保健(蓬勃发展的数据科学领域之一!遗传学、基因组学

（编辑：怀化站长网）

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