人机交互|2022年十大最实用的数据科学技术人机交互

2022年想找数据科学方面工作的看过来哦。
编者按：数据科学技术现在非常火，但是要在数据科学领域找到好工作，也要有拿得出手的真本事，不是泛泛学了一些基础技术就可以的，尤其是像NLP和推荐这样的细分方向。看看本文的10大实用技术介绍，也许对你有帮助。本文来自编译。
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简介许多关于“如何学习数据科学”的课程和文章（包括我自己写的那些），都倾向于强调统计学、数学和编程等这些基本技术。然而通过自己的亲身体验我发现，光掌握这些基本技术对就业不一定有多少帮助。
因此，我想创建一个独特的实用技术清单，帮助增强你的就业竞争力。
对任何数据科学家来说，不管你主修的专业是什么，这个清单里的前四项技术都是绝对关键必须掌握的，后面的6项技能（5-10）也很重要，但根据你的专业，侧重点会有所不同。
例如，如果你统计学基础最好，你可能会花更多的时间在学习推理统计上。如果你对文本分析更感兴趣，你可能会花更多时间学习NLP ，或者如果你对决策科学感兴趣，你可能会专注于研究解释模型。术业有专攻，你明白了吧。
下面就来具体了解一下这10种数据科学技术吧，我认为它们对于就业是最实用的。
1. 编写SQL查询和构建数据管道如果你学会了编写强大的SQL查询语句，并能够在像 Airflow 这样的工作流管理平台上合理调度它们，这将有助于你成为非常优秀的数据科学家，因此我把这项技术放在首要位置。
原因如下：
1.灵活性：公司喜欢的数据科学家不仅能做数据建模，它们最喜欢的是全栈数据科学家。如果你能够参与和帮助建立核心数据管道，你将能够通过收集数据和分析数据得到更深入的洞察，做出更出色的报告，由此可能会改善人们的生活状态。
2.独立性：在某些情况下，你需要为一个模型或数据科学项目提供表格或视图。如果你能够为你的项目编写强大的数据管道，而不需要依赖数据分析师或数据工程师，将大大节省时间，同时也更加体现出你的价值。
因此，要成为一个数据科学家，你首先必须是SQL专家，没有任何例外。
2. 数据整理/特征工程无论是建立模型，探索新的功能构建，还是进行深度挖掘，你都需要知道如何处理数据。
数据整理意味着将你的数据从一种格式转换为另一种格式。
特征工程是数据整理的一种形式，具体指从原始数据中提取特征。
你是如何处理数据的并不重要，无论使用Python还是SQL都可以，但你应该能够以你喜欢的方式处理数据（当然是在可能的范围内）。
3. 版本控制当我提到“版本控制”时，我具体指的是GitHub和Git 。 Git是世界上使用最多的版本控制系统，而GitHub本质上是一个基于云端的文件和文件夹仓库。
虽然Git对于数据科学来说并非最直观的技能，但对于几乎所有与编码有关的角色来说，它都是必不可少的。为什么呢？