数据科学家需要进行系统的量化科学训练

今天，我将结合我在数据科学中探索的经验，与大家谈谈数据科学的话题。共享的对象是工程师、产品经理、运营商和所有对数据科学感兴趣的读者。数据科学家需要哪些素质？数据科学家是目前硅谷和中国稀缺而热门的职业，优秀的数据科学家很少。数据科学家这个职位，对专业和综合素质都有很高的要求，需要“一专多能”数据科学家应该有能力指导业务和基于数据的分析和预测。具体来说，需要具备的质量包括：大数据平台的实践经验，了解企业业务，了解数学软件和编程，掌握分析理念，熟悉算法和编程。因此，数据科学是一个对业务思维能力、数学建模能力和工程开发能力要求较高的行业。然而，成为一名好的数据科学家并不局限于教育背景或领域。我一起工作过的优秀数据科学家来自不同的领域。在成为数据科学家之前，他们中的一些人在金融行业进行证券分析，一些人研究流行病的传播，一些人搜索宇宙中超新星的爆发，一些人从事脑*学的研究。正是来自不同专业领域的经验给数据科学行业带来了不同的风景。流行病传播模型采用twitter、facebook等社交网络来研究流行内容的传播。脑*学理论广泛应用于人工智能领域。我的stitchfix前同事有一些物理Ph.D.来自普林斯顿的高等研究所(即爱因斯坦、冯·诺伊曼、奥本海默等大神工作过的地方)。他们以前从宇宙射线的数据中搜索超新星，但现在他们正在研究女装的动态库存。然而，业内顶尖的数据科学家都有扎实的商业思维、建模和动手能力。要成为一名优秀的数据科学家，首先需要系统的量化科学培训，在今天的网络发展中，我们可以找到丰富的免费学习材料。二是培养“大胆假设、数据验证”的思维框架，刻意用这个思维框架来解释生活和工作中的问题。数据科学家可以分为什么类型？数据科学家可以分为两类:Analytics和Machinelearning，但也有很多人兼顾两个角色，在工作中相互转换，就是戴两顶帽子(wearingtwohats)。前者通过AB测试、深度分析等方式指导产品决策，而后者则构建智能决策产品，提高效率。Analytics大多是以问题为导向的，比如用户在购物平台上的工作时间和下班后消费习惯的差异。一开始可以对用户进行整体分析，然后在结果的基础上进行更详细的分析。可根据城市、地理位置、用户使用的客户端对用户进行分类细化。整个过程是互动的，即不断提出新问题，通过分析解决问题，然后提出新问题，最终目的是做决策辅助。Machinelearning主要由指标驱动，如提高广告平台上用户的转化率。转换率是从用户点击广告到生成转换(如用户访问广告商网站并下载APP)的比率。最终生成智能产品，通过应用预测模型或调参当前系统来提高指标。数据科学的一般工作流程是什么？下图是基本的数据科学过程：首先收集原始数据（企业的客户关系管理数据、交易记录等），以及网站点击或用户应用程序中行为的埋藏日志。之后，预处理原始数据，也称为数据清理。原始数据会有很多冗余、变量缺失和错误。基于清洗过的数据，可以进行探索性分析和机器学习建模。尿片和啤酒是探索性分析的经典案例。很多分析师会对商品信息进行分类，监督商品的相关性。一般来说，大多数商品的相关性都很低，约为0.1，啤酒与尿布的相关性约为0.3。针对这一奇怪的现象，分析师们分析了一下，发现很多父亲晚上去超市给宝宝买尿布，自己喝啤酒。这样，超市在放置商品时，可以将相关性高的商品放在一起，方便顾客选择。因此，对于数据科学来说，通过数据分析和建模，可以获得一些令人信服的信息，便于做决策辅助。此外，数据产品分为分析产品和智能产品。分析数据产品。如果您了解北京目前的实时交通状况，您可以爬取在线数据，并对这些数据进行一些可视化和交互式分析。这样，数据产品就可以显示数据并定期更新数据内容，这是一个分析数据产品。智能数据产品。例如，基于机器学习的搜索引擎、广告推荐系统等，基于数据决策的系统自动收集数据。工作中有趣的故事？以下是以前在stitchfix工作中的一些例子。stitchfix是哈佛商学院毕业生Katrinalake于2011年成立的服装电子商务公司，旨在解决城市白领女性购物的痛点。中国有很多stitchfix的模仿者，甚至唯品会也推出了类似stitchfix的唯您产品。在stitchfix注册时，用户需要填写详细的个人风格问卷。问卷包括款式、颜色、价格、尺寸、版本等。StitchFix收到用户风格问卷后，结合算法和造型师的建议，按月向用户发送五件搭配的衣服。用户选择留下自己喜欢的，不喜欢免费退货。我们在stitchfix上做了一些有趣的数据案例。其中之一是算法应该向造型师推荐多少候选集：我们在A/B测试的不同桶中向造型师展示250件、200件、150件、100件和50件衣服。结果是转化率随着候选集的减少而提高！这一结果大大提高了我们对算法的信心，并从侧面验证了算法从数据中获得的规律价值，而造型师偏离算法排序结果可能会导致结果恶化。二是为什么周一周二推荐转化率最高，然后逐渐下降？这个问题一直困扰着我们。我们通常从库存质量、造型师水平和用户层面来分析转化率的波动。一个有趣的结果是，大量的衣服在周末返回仓库，库存的深度和广度增加，平台选择增加，算法和人工组合可以产生更好的建议。结论今天与大家分享了数据科学家的“技术”，包括数据科学家的素质、工作流程和内容。