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干货 :5种项目助你找到数据科学工作

发表于:2018-10-08 作者:数据分析 来源:搜狐

或许您已经在网上看了许多的MOOC,阅读了很多工具书,但是您有可能仍然担心找不到工作或根本没有找到工作。在数据科学领域找到合适的工作的确有一定难度。最好的向HR展现您能力的方式就是准备一个文件夹。在文件夹中放入以下五种您做过的数据科学项目。

1、数据清洗

通常来讲,数据科学家在一个新的项目中预计会花80%的时间来清洗数据。这对于团队来说是一个长而痛苦的过程。如果您能展示您在清洗数据上具有丰富的经验,您就会变得很有价值。您可以找一些杂乱无章的数据集练习清理数据来增加您的经验。

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如果您用的是Python,Pandas是一个很好用的包;如果您用的是R,dplyr包将会是一个不错的选择。确保您展示出以下的技能:

  • 标注重点数据
  • 连接多个数据集
  • 检测缺失数据
  • 检测异常值
  • 填充缺失数据
  • 确认数据质量

2、探索性数据分析

另一项有关数据科学的重要内容是探索性数据分析(EDA)。这是提出问题的过程,需要您用可视化技术来研究这个数据集。EDA使得分析师能够从数据中得出一些能驱动商业决策的结论。或许您能从客户的数据、销售的趋势、季节的影像中得到有趣的结论。甚至有时候您能有一些和您最初设想完全不同的发现。

用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户,ggplot2包将很有用。EDA项目应该显示以下技能:

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用于探索性分析的一些有用的Python包是Pandas和Matplotlib。对于R用户,ggplot2包将很有用。EDA项目应该显示以下技能:

  • 能够为调查制定相关问题
  • 识别趋势
  • 识别变量之间的相关关系
  • 使用可视化技术(散点图,直方图,箱线图等)有效地传达结果

3、交互式数据可视化

交互式数据可视化包括仪表板等工具。这些工具对数据科学团队以及更多面向业务的最终用户都很有用。仪表板允许数据科学团队进行协作,并一起绘制见解。更重要的是,它们为面向业务的客户提供了一种交互式工具。这些人专注于战略目标而非技术细节。通常,数据科学项目的可交付成果将以仪表板的形式出现。

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对于Python用户,Bokeh和Plotly库非常适合创建仪表板。对于R用户,请务必查看RStudio的Shiny软件包。您的仪表板项目应突出显示以下重要技能:

  • 包括与客户需求相关的指标
  • 创建有用的功能
  • 逻辑布局(“F模式”便于扫描)
  • 创建最佳刷新率
  • 生成报告或其他自动操作

4、机器学习

机器学习项目是数据科学组合的另一个重要部分。在您开始构建一些深度学习项目之前,请退后一步。我们说的并不是建立复杂的机器学习模型,而是坚持基础。线性回归和逻辑回归是很好的开始。这些模型更易于解释和与上层管理层沟通。我还建议关注一个对业务有影响的项目,例如预测客户流失,欺诈检测或贷款违约。这比预测花型更贴近于工作实际。

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如果您是Python用户,请使用Scikit-learn库。对于R用户,请使用Caret包。您的机器学习项目应该传达以下技能:

  • 您选择使用特定机器学习模型的原因
  • 将数据拆分为训练/测试集(k倍交叉验证)以避免过拟合
  • 选择正确的评估指标(AUC,adj-R ^ 2,混淆矩阵等)
  • 特征值的选择
  • 超参数调整

5、沟通能力

沟通是数据科学的一个重要方面。能否有效地传达结果是优秀数据科学家与优秀科学家之间的区别。无论您的模型多么花哨,如果您无法向队友或客户解释,您将无法获得他们的支持。幻灯片和笔记本电脑都是很好的沟通工具。尝试将您的一个机器学习项目放入幻灯片格式中。您还可以将Jupyter Notebook或RMarkdown文件用于需要沟通的项目。

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确保了解您的目标受众是谁。向高管们展示您的项目和向机器学习专家展示是非常不同的。一定要掌握这些技能:

  • 了解您的目标受众
  • 使用相关的可视化技术
  • 请勿过多地提供幻灯片
  • 确保您的演示文稿流畅
  • 将结果与业务影响相结合(降低成本,增加收入)

确保在Jupyter笔记本或RMarkdown文件中记录您的项目。然后,您可以使用Github Pages将这些文件免费转换为静态网站。这是向潜在雇主展示您的项目的好方法。

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