成为一名数据科学家需要多少编程背景？

Question

我曾经知道一些Java，但那是近10年前的事了。假设我能学到一门语言进入数据分析..。你推荐哪种语言？

Answer 1

首先，即使在十年前，您已经了解了一些Java，这意味着您“对编程一无所知”(我建议您更新问题的标题以反映-将" nothing“更改为”一点点“)。我想提出几点，希望能对你们有所帮助。

• 就编程熟练程度而言(这是数据科学家所需要的)，以下流行的定义说明了这一切：

数据科学家是一个比任何软件工程师更擅长统计学，比任何统计学家更擅长软件工程的人。

• 另一个关于编程能力在数据科学家技能集中的作用的观点，可以在一种流行的数据科学可视化表示中找到，使用Venn图。原始数据科学Venn图是由数据科学家Drew提出的(参见这篇博客文章)：

• 自最初的引入以来，由于各种原因，原图被不同的人修改。两个有趣的调整是社会科学领域(http://www.datascienceassn.org/content/fourth-bubble-data-science-venn-diagram-social-sciences)中的数据科学，以及数据科学V2.0，其中数据科学被表示为知识领域的交集，而是它们的联合(http://www.anlytcs.com/2014/01/data-science-venn-diagram-v20.html)。数据科学技能集的另一个非常有趣和有用的视觉视角也是基于Venn图的，它是以下Gartner图，将特定技能映射到商业智能(BI)或业务分析知识领域：

• 数据科学家技能集和领域知识的另一种观点是数据科学家的分类，如这个分类学，它根据数据科学家的重点(或最强的技能集)对他们进行分类:数学、数据工程、机器学习、商业、软件工程、可视化、空间数据等。
• 如果您对原始数据科学Venn图中的“危险区域”的含义感到好奇，那么关于Quora的讨论，除其他好的答案外，还包含原始图的作者的一个答案，可能会非常有帮助。
• 如果您有兴趣学习对数据科学家有用的一系列技能和知识领域，请查看此开放源码课程，以学习数据科学：http://datasciencemasters.org或GitHub：https://github.com/datasciencemasters/go。当然，流行和研究论文，关于YouTube的讲座，MOOC课程，在线和离线的训练营，以及丰富的其他资源只是一个互联网搜索。
• 最后，关于数据科学编程语言的说明。我认为重要的是要明白这方面真的是次要的。重点应放在“数据科学”一词所包含的两个词上:数据和科学。关注数据意味着在考虑数据科学(或BI，或分析)任务时，必须考虑到相应的领域知识，并注意数据的质量和代表性。注重科学意味着坚持科学的数据收集和分析方法，其中可再现性起着重要作用。用于数据科学的编程语言只是一种工具，因此，应该选择与手头的任务相匹配。对于数据科学家来说，Python和R代表着非常好的、最流行的编程语言和环境，但是，您应该知道其他选项(工具集)。

Answer 2

数据科学家每天都在编码。然而，仅仅因为你没有背景并不意味着你不能捡到它！要开始进行数据科学，您需要知道的编程水平并不高，但您至少需要：

1. 用过程代码表达问题解决方案的逻辑思维
2. 了解该领域所需的编程语言、函数和库。

第一点是两者中最难的。希望到现在为止，你已经掌握了足够多的数学和物理知识，可以用编程的方式思考。如果是的话，你绝对可以学一门语言！那里有指导，教出语法和函数。例如：

• R- 普鲁尔斯明
• 一般Python - http://www.codecademy.com/en/tracks/python
• DataSci Python - https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/details/getting-started-with-python

就我个人而言，我首先推荐Python。对我来说，语言更加强调可读性和清洁性，使它成为一种伟大的第一语言。这也是一种通用的语言，所以很高兴知道。我确实从R开始，虽然它也很好，但更多的是功能超过形式，海事组织。先试一试，看看哪一种感觉最好，因为如果你钻研这个领域的话，你很可能会同时选择这两种方法。

Answer 3

基于这张信息图表和我读过的其他东西，听起来你需要知道一些编码才能成为真正的数据科学家。http://blog.datacamp.com/how-to-become-a-data-scientist/，但你仍然可以成为一名数据分析师，没有公司-基本上是一个统计学家。