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大部分学生在数据科学领域存在或多或少对数据科学专业领域的知识误区，无法全面的看待这个问题，下文洋蜜蜂将带你更全面的了解10个数据科学（Data Science）的专业领域。

分析市场正在蓬勃发展，因此使用关键字– Data Science也是如此。来自不同学科的专业人员在日常活动中使用数据，并感到需要掌握最先进的技术，以便从数据中获得最大的洞察力，从而帮助企业发展。

此外，有些专业人士希望使他们掌握最新知识，例如 机器学习 ， 深度学习 ，数据科学等，以提高他们的职业生涯或完全转向其他职业。数据科学家的角色被认为是21最性感的工作ST世纪使其越来越有利可图大多数人掉头向下。

但是，过渡到数据科学或以崭新的身份开始其职业并非易事。随着更多的需求，供需差距正在逐渐缩小，越来越多的人愿意掌握这项技术。专业人士和公司之间通常对数据科学是一种误解，在许多情况下，该术语已被误用于各种小型任务。

要成为一名数据科学家，您需要充满激情和热情去玩数据，并渴望让数字和数字说话。它是各种事物的混合，要成为一名所谓的“全栈数据科学家”，您必须掌握许多技能。鉴于其应用的巨大性以及数据科学领域所要求的不断学习的心态，对于可能退出的人来说，技能列表通常不胜枚举。

在本文中，我们将引导您完成数据科学的十个领域，这是项目的关键部分，您需要掌握这些领域，才能在大型组织中担任数据科学家的工作。

数据工程 –要在任何数据科学项目中工作，最重要的方面是数据。您需要了解要使用的数据，如何组织数据等等。数据的这一点操作是由数据科学团队中的数据工程师完成的。它是 数据仓库 和 商业智能 的超集，其中包括上下文中的 大数据 概念。

建立和维护 数据仓库 是数据工程师必须具备的一项关键技能。他们将准备结构化和非结构化数据，以供Analytics（分析）团队用于 模型构建 。他们建立了从多个来源提取数据，然后对其进行处理以使其可用的管道。

python ， SQL ，Scala， hadoop ， spark 等是数据工程师具备的一些技能。他们还应该了解 ETL 的概念。 hadoop 中的 数据湖 是数据工程师的主要工作领域之一。No sql数据库 主要用作数据工作流的一部分。Lambda体系结构允许批处理和实时处理。

数据工程领域中可用的一些工作角色是数据库开发人员，数据工程师等。

数据挖掘  –它是使用某些方法从数据中提取见解的过程，以便企业做出明智的决策。它从数据中区分出以前未知的模式和关系。通过 数据挖掘 ，可以根据业务将数据转换为各种有意义的结构。 数据挖掘 的应用取决于行业。假设在金融中，它被用于风险或欺诈分析中。在制造业中，可以通过准确的挖掘来分析产品安全性和质量问题。 数据挖掘 中的一些参数包括路径分析，预测， 聚类 等。业务分析师，统计学家是数据挖掘领域中的一些相关工作。

云计算  –如今，许多公司仅将其基础结构从本地迁移到云中，仅仅是因为资源的现成可用性以及系统中并不总是可用的巨大计算能力。 云计算 通常是指用于 分布式计算 的平台的实现。对系统要求进行了分析，以确保与当前应用程序无缝集成。云架构师，平台工程师是与此相关的一些工作。

数据库管理 –迅速变化的数据使公司必须确保定期跟踪数据的准确性。这些最新数据可以使企业制定时间战略决策，并维持系统的工作流程。收集的数据用于生成报告，并以关系数据库的形式提供给管理人员。数据库管理系统维护数据之间的链接，并允许更新。数据库形式的结构化格式有助于管理人员以有效的方式查找数据。数据专家，数据库管理员是其中的一些工作。

商业智能 – 商业智能 领域是指在企业历史数据中查找模式。 商业智能 分析师会发现数据科学家建立预测模型的趋势。它是关于回答不太明显的问题。 商业智能 回答了企业的“什么” 。 商业智能 是关于创建 仪表板 并从数据中获取见解。对于 BI分析 师而言，学习 数据处理 并掌握 tableau ，Power BI， SQL 等工具非常重要。此外，精通 EXCEL 是 商业智能 的必备条件。

机器学习 – 机器学习 是最先进的方法，可以根据数据进行预测，并帮助企业做出更好的决策。数据由数据工程师整理并由 商业智能 分析师进行分析后，将数据提供给 机器学习 工程师，以根据手中的用例建立预测模型。 机器学习 领域分为监督学习， 无监督学习 和强化学习。与 无监督学习 不同，该数据集被标记为监督。要建立模型，首先要对数据进行训练，以使他们识别模式并从中学习以对未知数据集进行预测。模型的准确性是根据指标确定的，所使用的KPI由业务事先确定。

深度学习  – 深度学习 是 机器学习 的一个分支，它使用 神经网络 进行预测。与传统的ML系统相比， 神经网络 的工作方式类似于我们的大脑，并建立了预测模型。与 机器学习 不同， 深度学习 不需要手动选择功能，但是运行 深度学习 框架需要大量数据和巨大的计算能力。一些 深度学习 框架，例如 tensorFlow ， Keras ， PyTorch 。

自然语言处理  - NLP 或 自然语言处理 是数据科学中的一种专业，处理原始文本。使用几个 NLP 库处理自然语言或语音，并可以从中提取各种隐藏的见解。 NLP 近年来因大量的非结构化原始文本（从大量来源中生成）以及这些自然数据携带的空前信息而受到欢迎。 自然语言处理 的一些应用是亚马??逊的Alexa，谷歌的Siri。甚至很多公司都在使用 NLP 进行情感分析，恢复解析等。

数据 可视化  –不用说，通过脚本或在各种 可视化 工具的帮助下提供见解的重要性。准确的数据 可视化 可以通过图表来解决许多数据科学任务，并且图表可以提供足够的隐藏信息供企业做出相关决策。通常，组织难以建立预测模型，因此，他们仅依赖于 可视化 其工作流程的数据。此外，人们需要了解用于特定业务的图形或图表，并保持 可视化 的简单性和信息性。

领域专业知识 –如前所述，来自不同学科的专业人员正在其业务中使用数据，因此其广泛的应用程序使人们必须了解他们正在应用其数据科学技能的领域。领域知识可能与运营相关，您可以利用这些工具来改善可能集中在财务，物流等方面的业务运营。它也可以针对特定领域，例如财务，医疗保健等。

结论–

数据科学是一个广泛领域，需要掌握多种技能和技术。这是一生的学习旅程，并且随着新技术的频繁出现，人们必须不断更新自己。

经常进行一些经常的更改可能会带来挑战。因此，需要学习所有这些技能，并且至少要掌握一项特定技能。在大公司中，数据科学团队将由分配有不同角色（例如数据工程，建模等）的人员组成。因此，专注于一个特定领域将使您在寻找组织中的数据科学团队中的角色时胜于其他领域。

数据科学家是近十年来工作量最多的人，并且在未来几年内将继续如此。现在是进入该领域的最佳时机，Dimensionless 拥有多个博客和培训，以帮助您开始使用Data Science。 

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