如果你是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的求職者，那么你一定想知道在你的簡(jiǎn)歷上應(yīng)該寫(xiě)些什么技能會(huì)有更大的概率接到面試。如果你想進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，你可能已經(jīng)多次想要知道哪些技術(shù)可以成為一個(gè)有吸引力的候選人。

本篇將告訴你答案。

Python現(xiàn)在是數(shù)據(jù)科學(xué)的***語(yǔ)言

有很多人爭(zhēng)論：Python和R，哪個(gè)是數(shù)據(jù)科學(xué)的***語(yǔ)言。 市場(chǎng)需求報(bào)告告訴我們Python是現(xiàn)代的***。同樣值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果您正在考慮進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)，可以將你的學(xué)習(xí)重點(diǎn)放在Python上。而SQL作為數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，是數(shù)據(jù)科學(xué)家第二重要的語(yǔ)言。 由于數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)的廣泛性，其他語(yǔ)言也扮演著重要角色。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要語(yǔ)言是：Python，SQL，Scala，Lua，Java，SAS，R，C ++和Matlab。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師所需的語(yǔ)言更加多樣化

作為熱門(mén)語(yǔ)言，Python成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的***語(yǔ)言并不令人驚訝。此外，由于需要從頭開(kāi)始實(shí)現(xiàn)算法并在大數(shù)據(jù)環(huán)境中部署ML模型，因此C ++和Scala等相關(guān)語(yǔ)言也很重要。 總的來(lái)說(shuō)，與其他兩個(gè)角色相比，語(yǔ)言的需求似乎更加分散。

總的來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的主要語(yǔ)言是：Python，Scala，Java，C ++，Lua，SQL，Javascript，Matlab，CSS和C#。

成為一名數(shù)據(jù)工程師，SQL是必須的技能

數(shù)據(jù)工程師常常處理數(shù)據(jù)庫(kù)，而SQL是數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)言，所以SQL是數(shù)據(jù)工程師必備的語(yǔ)言。Python雖然很重要，但對(duì)于數(shù)據(jù)工程師而言，Scala和Java更為重要，因?yàn)檫@些語(yǔ)言可以幫助他們處理更大的數(shù)據(jù)。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)工程師的主要語(yǔ)言是：SQL，Scala，Java，Python和Lua。

Scala是數(shù)據(jù)科學(xué)中第二大進(jìn)口語(yǔ)言

當(dāng)我們對(duì)比不同的角色時(shí)，驚奇的發(fā)現(xiàn)，Scala不是第二個(gè)就是第三個(gè)。 所以我們可以說(shuō)數(shù)據(jù)科學(xué)中的前三種語(yǔ)言是Python，SQL和Scala。 如果你正在考慮學(xué)習(xí)一門(mén)新語(yǔ)言，也可以考慮使用Scala。

Spark是除數(shù)據(jù)工程師之外的***大數(shù)據(jù)技能

僅對(duì)于數(shù)據(jù)工程師而言，Hadoop比Spark更多，但總的來(lái)說(shuō)，Spark絕對(duì)是首先應(yīng)該學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)框架。Cassandra對(duì)工程師而言比科學(xué)家更重要，而Storm似乎只與數(shù)據(jù)工程師有關(guān)。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)的大數(shù)據(jù)技術(shù)是：Spark，Hadoop，Kafka，Hive。

TensorFlow是深度學(xué)習(xí)的王者

數(shù)據(jù)工程師的職位描述中幾乎沒(méi)有提到深度學(xué)習(xí)框架，因此該角色幾乎是不需要DL框架的。而更多使用DL框架的是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，這表明了機(jī)器學(xué)習(xí)工程師更多地是處理機(jī)器學(xué)習(xí)建模，而不僅僅是部署模型。另外，TensorFlow在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中是占據(jù)著主導(dǎo)地位的。盡管Keras作為高級(jí)深度學(xué)習(xí)框架在數(shù)據(jù)科學(xué)家中也是非常受歡迎的，但它幾乎與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師沒(méi)什么關(guān)系，這也表明ML從業(yè)者們大多都使用較低級(jí)別的框架，比如TensorFlow。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)中最重要的幾個(gè)深度學(xué)習(xí)框架是：TensorFlow，Torch，Caffee，MXNet。

AWS是云計(jì)算平臺(tái)的主導(dǎo)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是機(jī)器學(xué)習(xí)中大部分需求的來(lái)源

對(duì)于一般數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，自然語(yǔ)言處理是***的ML應(yīng)用領(lǐng)域，其次是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，語(yǔ)音識(shí)別，欺詐檢測(cè)和推薦系統(tǒng)。但對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師而言，***的需求卻來(lái)自計(jì)算機(jī)視覺(jué)，而自然語(yǔ)言處理則一直是第二。另一方面，不論是計(jì)算機(jī)視覺(jué)還是自然語(yǔ)言處理，與數(shù)據(jù)工程師都沒(méi)什么關(guān)系。

如果你想成為一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，可以選擇各種類(lèi)型的項(xiàng)目，根據(jù)你想要進(jìn)入的領(lǐng)域展示專業(yè)知識(shí)，但對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師而言，計(jì)算機(jī)視覺(jué)則是***選擇。

Tableau是必會(huì)的可視化工具

可視化工具主要是數(shù)據(jù)科學(xué)家所需要的，很少會(huì)有人提到數(shù)據(jù)工程師和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。 盡管如此，Tableau可是說(shuō)是所有角色的***。但對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，Shiny，Matplotlib，ggplot和Seaborn也同樣得重要。

每個(gè)人都必須會(huì)Git，而Docker僅適用于工程師

下面，我們將使用詞云來(lái)探索上面提到的每個(gè)角色最常用的一些關(guān)鍵詞，然后結(jié)合相應(yīng)的技能為所有數(shù)據(jù)科學(xué)角色構(gòu)建理想的描述。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：更關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)科學(xué)家一直被視為需要統(tǒng)計(jì)，分析，機(jī)器學(xué)習(xí)和商業(yè)知識(shí)的全方位專業(yè)。然而，現(xiàn)在從詞云比重看來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們更多地關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)而不是其他的一些東西。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師：研究，系統(tǒng)設(shè)計(jì)和構(gòu)建的

與數(shù)據(jù)科學(xué)家相比，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師會(huì)有一個(gè)更集中的組合，包括研究，設(shè)計(jì)和工程。顯然，解決方案，產(chǎn)品，軟件和系統(tǒng)是主要的主題。當(dāng)然，伴隨著這些，有研究，算法，ai，深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。從詞云看出，商業(yè)，管理，客戶等術(shù)語(yǔ)也很重要，這可以在項(xiàng)目的進(jìn)一步迭代中進(jìn)一步研究。

數(shù)據(jù)工程師才是真正的專家

與機(jī)器學(xué)習(xí)工程師相比，數(shù)據(jù)工程師擁有更加專注的產(chǎn)品組合。顯然，重點(diǎn)是通過(guò)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)pipelines來(lái)支持產(chǎn)品，系統(tǒng)和解決方案。 對(duì)于數(shù)據(jù)工程師來(lái)說(shuō)，比較高的要求包括了專業(yè)技能，數(shù)據(jù)庫(kù)，測(cè)試，環(huán)境和質(zhì)量。機(jī)器學(xué)習(xí)也同樣很重要，因?yàn)閜ipelines主要用于支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署數(shù)據(jù)需求。

這就是數(shù)據(jù)科學(xué)技能分析的全部了。希望本篇可以幫助你了解招聘者更注重什么技能，最重要的是可以幫助你做出有關(guān)如何定制簡(jiǎn)歷和學(xué)習(xí)哪些技術(shù)的決策。