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发帖数: 7272 | 1 【 以下文字转载自 SanFrancisco 讨论区 】
发信人: continental (飞), 信区: SanFrancisco
标 题: [原创，讨论] 如何才是Data Scientist? (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 5 12:21:02 2014, 美东)
发信人: tninja (K dash), 信区: DataSciences
标 题: [原创，讨论] 如何才是Data Scientist?
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Jan 4 17:53:14 2014, 美东)
如何才是Data Scientist?
小弟本是学术界的Bioinformatics Scientist，因生计问题3年前改行工业界Data
Scientist，经历过2家大的互联网公司，3个不同的岗位的Data Scientist。现将这些
年来摸爬滚打中所学所做所想所理解总结如下，抛砖引玉，还请大家多批评指点。
1.1 Data scientist的职责？
DS是数据应用科学家。他应该立足某个应用领域，根据领域需求设计合适的数据产品，
利用可以自动化获取的数据资源，设计合适的算法，采用适当的自动化工具进行数据计
算/合并/转换，最终得到数据产品。DS需要有独立的研究/开发能力，至少应该能开发
出数据产品的原型以及产生数据产品的流水线的原型，如果他能够开发出稳定可靠的工
业级数据处理流水线那就更好，因为通常在工作中找到合适容易理解你的思路并实现的
工程师本来就不是一件容易的事情。
为了履行这些职责，DS需要培养相应的能力。
1.2 Data scientist应该培养哪些能力？
1.2.1 大方向
定义数据产品
DS需要能够敏锐的捕捉数据产品的需求，能够发现并创造对企业有价值的数据产品
。根据最终消费者的不同，通常数据产品分为两类:
内部消费者 通常内部消费者为manager / director之类的人物，他们需要用
你的数据产品来辅助决策，决定下一步的发展/开发方向。由于这种数据产品是内部使
用，对数据流水线质量要求一般，通常要求DS有较强的领域知识，要有分析，写作，做
幻灯的能力。
外部消费者 也就是说最终上百万的用户使用DS的数据。比如Amazon的产品推
荐系统。这种数据产品是企业对外产品的一部分，质量要求较高。这种产品要求DS有较
强的企业级开发能力，本身要是一个合格的Developer。
数据获取能力
加工得到DS的数据产品需要各种来源数据，这些数据可能来自于各种不同的地方：
flatfile, database, api, etc，有着各种各样的格式。为了处理这些东西，DS需要掌
握相关的知识。
数据加工能力
DS首先要有足够的理论知识才能够比较游刃有余的加工各种数据，对于处理文字数
据你要有NLP的知识，处理图像数据你要有数字图像处理的知识，做机器学习应该要有
数学和统计学知识。 通常有两种手段来加工DS的数据：直接使用现成的工具包，或者
自己写程序来实现。然而最终DS都应该有写程序整合的能力，因为数据加工通常比较复
杂分为很多个步骤，为了实现这些步骤的自动化，DS需要将这些步骤整合为数据处理流
水线，不能自动化的则的不能称为“产品”，因为不能有效的利用机器从而无法达到边
际效用递减的效果。
有了大方向，DS需要修炼相应的内功和招式。
1.2.2 内功（思维/知识层面）
Data scientist首先是科学家。形而上者谓之道，DS应该要有足够的理论知识作为指导
。 做好的DS比做好的Developer更困难，因为需要学习和积累更多的东西，但通常领域
知识不容易过时，因此带来的好处是DS的职业生命力可能会较长一些。
领域科学
DS需要深刻理解他所处的领域，成为这个领域的专家。这就好比不懂生物很难成为
一个好的Bioinformatician一样。不懂领域知识的DS就是搬砖头的。 这绝不是短期内
可以达到的事情，需要大量的阅读和多年经验的积累。所以说什么几个月就能成好的DS
是鬼话。 由此可以得出推论：积累非常重要，数据科学家不应该轻易更换从业领域。
数学
数学应该是DS的专长，在工作中会起到引导方向的作用，我自己个人的理解，DS应
该掌握
线性代数：基础
概率论/统计学：猜想大部分DS靠这个混饭
最优化/运筹：碰到合适的问题这个会有奇效
计算机科学
虽然说计算机不过是实现idea的工具，但现实中各种软件工具几年一变，非常容易
过时，为了更容易的理解和掌握它们，万变不离其宗，应该学习不变的理论的东西。
数据库理论
算法: 帮助DS高效的实现程序
函数式编程：让DS脱离接近硬件的思考，设计出更贴近问题领域，更数学化的
程序
机器学习：混饭吃的招牌
NLP/Image processing/etc：这些都是抽象化各种数据，提feature的领域知识
1.2.3 招式（技术/应用层面）
企业比较喜欢自己能support自己的DS。Developer们通常很忙，沟通这件事情有时候也
很麻烦，所以DS最好有单打独斗实现idea的能力。从这个角度出发，我认为DS关于数据
这块的知识面要足够广，以支持自己单打独斗。
操作系统
DS干的活很像大学/科研院所里的Scientist干的事情；用到的各种开源工具也类似
；为了更方便的使用各种开源工具，DS应该选用合适的操作系统，当然这就是Linux。
程序设计语言
DS不应该局限于某一两种程序设计语言，否则实现能力就受到了限制。我认为DS应
该会以下几类程序设计语言：
数据操纵语言：SQL, Pig之类
科学计算语言：R / octave / scipy之类
脚本语言：Ruby / Python之类
企业开发语言：Scala / Java之类
除了这些，Lisp非常值得学习。某种程度上说，Lisp甚至可以归类于内功。 我倾
向于使用开源工具，因为这可以免费获得，学会了就是自己的，不需要给公司带来额外
的支出。
数据库
各种SQL/NoSQL的玩意，Hadoop等等
1.3 Data scientist应该如何做项目？
我的个人经验是DS很多时候需要单打独斗，和developer的集团作战不太一样的。 DS在
自己的领域要有更高的开发效率，因为很多时候DS需要开发原型或者迅速计算一些东西
以便辅助决策。如果自己的地盘上比developer还慢那还成什么话？ DS写程序的原则是
能不写就不写，写了就有可能出bug。所以，尽量使用现成well tested的工具来完成任
务。 DS应该会简化问题抓住重点，解决关键的问题，因为单打独斗没有足够的时间，
很难做到面面俱到。
1.4 Data scientist的职业规划？
这个问题很难，我想很多人都在摸索中前进。 呆在一个地方，也许可以慢慢的升为
Senior以及更高，或者转为Team leader，这是两条不同的路。 第三条路，有些文章说
Data scientist => Product manager，但我不知道我们中国人的英语劣势会对此有多
大影响。 选择自己创业的DS没看到多少，是不是因为这个职业本身的性质决定的呢？
希望大家能够批评指正，谢谢。 | l**********r
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