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作为21世纪“最性感”的行业
数据科学的前景可谓非常可观
作为领英上增长最快的工作
预计到2026年将创造1150万个数据科学岗位
同时，数据科学是收入最高的行业之一
根据glassoor网站统计
数据科学家的平均年薪高达$113k
数据科学需要哪些技能？
统计知识
统计学是数据分析必须掌握的基础知识。在具体工作中，寻找指标之间的相关性、设计ab测试、显著性检验、结果分析、预测建模等都需要一定的统计学知识。
面试的时候，“什么是p－value 、什么是假设检验、什么type 1/2 error、怎么解决违背了假设的问题、怎么看模型好不好、怎么test假设有没有满足”等问题通常是考察的重点！
机器学习
对于想要从事数据科学工作的同学来说，机器学习是绕不过去的一道坎。
工作面试当中最重要的环节就是，通过情景或者白板问答的方式考察申请者对于机器学习算法的理论及应用的了解。为了能够快速培养这方面的能力，最好的准备方式就是在学习理论知识的同时，通过课外的project或者作业锻炼自己手动实现算法/建立机器学习训练workflow的能力。
深度学习
深度学习（eep learning）是机器学习中的一个分支方法。一般特指学习高层数的网络结构。eep learning目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的empirical performance。并且在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。
算法工程师面试时经常会通过以下几个方面来考察深度学习的相关知识点：
1、利用numpy从零搭建一个神经网络
2、手写一个单隐层的神经网络
3、熟练掌握nlp，cv等常见应用
4、手动搭建深度神经网络（nn）
数据科学岗位除了专业知识的要求，丰富的项目实操经验也是必不可少的。那么究竟什么是项目实操经历呢？
什么是项目实操经历？
项目实操经历就是真实的企业级数据，综合运用和数据科学有关的模型和分析，如果能有知名大公司的案例在面试中就更加分了！例如：
基于yelp review数据集，综合运用numpy、 panas工具，推导损失函数，并实现梯度下降方法优化目标，从0实现logistics regression，实现对review评价的预测。并且评估logistics regression的模型预测效果，分析算法复杂度。
通过yelp review数据集中用户对餐厅的打分情况, 利用经典的矩阵分解模型和深度学习中sequence embeing的方法构建推荐系统. 阅读相关的paper, 在提供的代码基础上实现和核心的算法和功能, 然后分析思考算法的应用场景和优劣。
数据科学其实是门复合型技术，除了统计知识、机器学习、深度学习等专业知识的要求，还需要项目实操经验。
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王娓芝
