「如何區分「好」和「偉大」」最具價值機器學習技能 Top10

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「2017年，哪些機器學習領域的知識技能最具價值？」這個問題最早在Quora上發布。以下是Quora上的兩個回答，其中共提到了10個最重要的機器學習技能。

以下是來自用戶Vladimir Novakovski的回答：

對機器學習做出最大貢獻的通常是通才。特別是在2017年，有很多關於機器學習的炒作。很多求職者在網上學習一些深度學習課程，這讓我想起20世紀90年代時，有很多人不去讀計算機科學教材，而是去讀一些號稱「20天學會VBScript「的速成書籍。

而真正具有價值的技能包括：了解統計學、優化、建立量化模型的基本原理；了解模型和數據分析是如何實際應用到產品和業務中。

除了上述兩點，以下幾點技能也至關重要：

1.知道如何去編寫高質量軟體。一個團隊編寫質量不高的軟體，另一個團隊負責完善的時代已經過去了。使用Python和R等程序設計語言及其軟體包可輕鬆處理數據和模型，因此數據科學家或機器學習工程師應該能夠具備高水平的編程能力，並了解系統設計的基礎。

2. 使用大數據集。雖然「大數據」是一個常用的術語，但數據存儲的成本確實呈現下降趨勢。這意味著有越來越多的來自不同領域的數據集來處理和應用模型。

3. 當你理解基本原理又技術熟練後，了解至少一個熱門領域，例如計算機視覺和感知深度學習、推薦引擎、自然語言處理等，都對你大有裨益。

以下是來自用戶Shivam Kohli的回答：

必備技能1：編程

編程是數據科學家最重要的技能。編程有很多重要性，包括以下三點：

1）編程能增加你的數據統計能力。如果你有一大堆數據，卻無法處理，那麼你的統計學知識將無用武之地。

2）編程能幫助你分析海量數據集。通過編程，你能輕鬆獲得以百萬計甚至更多的數據。

3）你能編寫程序，創造更好的數據處理工具。包括建立數據可視化系統、自動分析實驗的框架、管理公司的數據流以便所需數據可以手到擒來。

必備技能2：量化分析

量化分析是數據科學家所需的核心技能。數據科學的大部分內容是分析自然和實驗產生的數據結果，來了解特別複雜的科學系統行為。量化分析很重要，表現在以下幾點：

1）實驗設計和分析：（對從事消費者互聯網app的數據科學家尤為重要）實驗分析是很可能出錯的。如果不相信，你可以去問問任何一個統計學家。因此，在這方面，數據科學家能幫不少忙。

2）複雜型經濟／增長系統建模：一些經典建模是較為常見的，如客戶流失模型或客戶終身價值模型。更複雜的建模，如供應需求建模，匹配供應商和供應商的經濟最優方法，以及建模增長渠道來更好量化分析哪些增長途徑最有價值。最著名的例子是Uber的定價建模。

3）機器學習：即使沒有實現機器學習模型，數據科學家也可以提供幫助創建原型來測試假設，選擇和創建功能，以及判定現有機器學習系統里的優勢和潛力。

必備技能3：產品直覺

產品直覺與數據科學家對系統進行定量分析的能力有關。產品知識意味著要理解生成所有數據的複雜系統。這個技能的重要性體現在：

1）產生假設：一個非常了解產品的數據科學家可以產生關於系統如何以特定方式改變行為方式的假設。

2）定義指標：傳統分析技能包括確定公司跟蹤特定目標成功的主要和次要指標。數據科學家需要了解產品，以創建能夠測量意圖和具有推動價值的產品指標。

3）調試分析：良好的產品知識可以提升產品檢查速度，幫助更快識別可能出錯的東西。

必備技能4：溝通能力

溝通能力能有效加強上述所有能力。溝通能力是區別「好的數據科學家」和「偉大的數據科學家「的重要標準。這一技能體現在：

1）溝通見解：一些數據科學家將其稱之為「講故事「。清晰簡潔有效地進行溝通至關重要，這能幫助公司其他員工。

2）數據可視化呈現：有時候，一幅清楚明晰的圖表勝過千言萬語。

必備技能5：團隊合作

最後這項技能將以上4個技能連接起來。數據科學家不能離開團隊單獨工作。團隊合作的重要性體現在以下幾點：

1）無私：包括為他人提供幫助和指導，並將公司的使命放在自己的個人職業生涯野心之上。

2）不斷的迭代：要重視反饋。數據科學家的大部分工作都需要與其他人進行反覆迭代和反饋，以達成有影響力的解決方案。

3）與他人分享知識：由於數據科學職業是一個新近出現的工作，基本上沒有人擁有完整的技能。因此對於數據科學家來說，不斷分享他們的知識，方法和成果，非常重要。

原文：https://www.quora.com/As-of-2017-what-set-of-skills-or-knowledge-pertaining-to-machine-learning-are-most-valuable-to-the-industry-including-research-positions

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