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原标题：这份宝典火了，小哥学后加薪30W+
明敏 发自 凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
数据迷信该怎么学？必备技巧有哪些？
比来，一份 数据迷信畛域的学习宝典在推特上火了，吸引点赞1k+。
之所以可以惹起大家的关注，是由于这份教程将数据迷信 广而杂的常识内容，梳理成为了 14个方面及各自要点，同时解答了许多学习中的常见疑难。
好比“用甚么言语对比好”、“哪些工具最合适”。
这份学习宝典的作者为 Matt Dancho，他是一个数据迷信学习网站的开创人。
那末，详细这份干货究竟讲了甚么？是不是真的如斯神奇？
咱们一同来看。
更保举R言语
进入正题以前，咱们先来浅聊一下 数据迷信（Data Science）。
数据迷信是指经过挖掘数据、处置数据、剖析数据，从而失掉有用信息的技术和钻研，再将这些信息运用到不同畛域的方方面面。
作者表现想要掌握这些技巧，大略每周要投入 10个小时来学习。
那末在开始真正学习以前，先来看一个最症结的问题——
用甚么言语?
在这里，作者以为选择R言语或者Python均可以。
假如从从业角度登程，他会斟酌下列三个要素：
编程言语对数据迷信的影响有多大？ 待业市场的需要如何？ 待业市场的竞争力如何？ 第一方面，作者间接将 两者进行了比较。
Python十分合适机器学习和深度学习。然而在市场讲演方面的劣势不大，能用于统计经济学等首要畛域的库对比少。
R言语在业务剖析、数据迷信方面都具有完美的工具反对，在深度学习方面的运用对比弱。
不外作者以为，深度学习在数据迷信中的运用未几，并且在需求深度学习或者其余API时，R言语能够和Python聚拢。
再从 待业市场角度来看。
作者统计了美国招聘市场上的数据。
后果显示，Python方面在招职位的数量，是R言语的 2.4倍。
然而理解、掌握Python的人，也比掌握R言语的更多。
可能达到4-32倍。
终究作者以为，选择R言语更有劣势。
那末还有一些其余根底技巧呢？
好比 保举使用Excel吗？
作者以为，虽然Excel的使用人群更广、商务人士十分喜欢，然而它在处置机器学习、大数据方面都不拥有劣势，并且单元格中的函数也容易报错。
所以，倡议大家郑重使用Excel。
而在选用甚么开发工具方面，作者展开了一项小考察。
针对喜爱使用R言语的人群， RStudio是大家最喜欢的开发工具。
Python方面， Jupyter、 VSCode更受人们欢送。
在这里作者没有给出明白的保举，大家能够根据爱好选择。
只需4步，上手数据迷信
接上去，就到了正式学习的环节。
大抵能够分为4个步骤：
掌握根底技巧 学习建模 学习时间序列剖析 将模型集成到运用顺序 所需求点亮的技巧树如下所示：
看到这里，先不要头皮发麻……作者给出了一些详细的学习tips。
第一，从根底技巧学起。
可能得多人一下去就想搞定机器学习，但这可能会影响学习兴致&效力。
作者用R言语进行了示范，罗列了一些根底技巧：
导入数据：使用数据库，衔接到SQL，readr包, readxl包； 转换数据：处置异样值、缺失数据、重塑数据、聚合、过滤等； 可视化数据：动态/交互式数据可视化，ggplot2以及plotly； 处置文本数据、函数式编程…… 假如以上这些根底技巧都掌握后，接上去就能学习 机器学习了。
在这里，可能有人会纳闷，不该该先学习数学、统计和算法吗？
对此作者以为，假如从头开始学习如何编写算法，可能并非疾速上手数据剖析。
所以，他更保举从 实战中学习这些技巧。
简略来看能够分为三步：
把机器学习运用在实际问题上； 尝试使用不同的算法； 比较不同的运用后果。 在这方面需求用到哪些工具呢？
Tidymodels和 H2O是作者保举的两个软件包。
此外， Recipes中拥有得多预处置工具，能够转换数据、创立数据特点。
接上去，作者保举你开始学习 时间序列剖析。
由于这个技巧象征着你能够对将来的一些数据进行预测，掌握这项技巧也会使你成为大厂手中煊赫一时的人材。
在这方面，你需求掌握的技巧如下：
时间序列剖析：处置日期/日期时间数据、聚合、转换、可视化时间序列、使用timetk 预测：ARIMA、指数平滑、Prophet、机器学习（XGBoost、随机森林、GLMnet 等）、深度学习（GluonTS）、集成、调剂超参数、扩展预测、modeltime包。
进行到这一步后，你就能尝试去创立一个模型并投入使用了。
在这里，作者保举了一个可以将模型集成到运用顺序中的工具—— Shiny。
这个顺序包能够用来创立交互式Web运用顺序，代码能够在当地或办事器上托管。
One More Thing
看完这份技巧树后，也有网友提出了疑难：
为何没有看到深度学习？
作者回复表现：针对商业运用，机器学习会更实用。
作者表现，有位小哥在他们网站选择了疾速深造的课程后，失掉了微软机器学习工程师的offer。
固然，这份残缺的学习方案是能够白嫖的（链接请见文末）。
关于这篇分享，你怎么看？
欢送留言探讨~
学习清单：
http://www.business-science.io/r-cheatsheet
— 完—
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