AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的火熱讓數(shù)據(jù)科學(xué)家成為近幾年熱門職業(yè)之一。但對(duì)于試圖從事這一職業(yè)的新人來(lái)說(shuō)，數(shù)學(xué)可能最大的攔路虎之一。不過(guò)本文作者認(rèn)為，當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家并不一定需要堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，并給出了9類無(wú)需數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。

在當(dāng)今世界上，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)已成為最令人向往的職業(yè)方向之一，從大學(xué)生到職業(yè)生涯中期的專業(yè)人士，很多人都希望進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。但是，在追求數(shù)據(jù)科學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域時(shí)想到的第一個(gè)先決條件是，要具備深入研究復(fù)雜數(shù)學(xué)問(wèn)題的能力，才能走進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)的大門。

但是那些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱，不具備扎實(shí)數(shù)學(xué)背景的人怎么辦？他們就沒(méi)有希望進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域了嗎？

當(dāng)然不是。本文將提供踏入數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)世界之前，是否強(qiáng)制要求數(shù)學(xué)背景知識(shí)的真實(shí)情況。

為什么說(shuō)數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)科學(xué)家的先決條件？

與大學(xué)其他專業(yè)相比，數(shù)據(jù)科學(xué)更多地是關(guān)于如何快速準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)。通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)運(yùn)算，快速準(zhǔn)確地掌握技術(shù)，并且通常可以比大多數(shù)人更容易地學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家基本上都是統(tǒng)計(jì)學(xué)家，大多數(shù)人擁有研究生水平的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。這是從事實(shí)際項(xiàng)目所必需的知識(shí)，對(duì)于正確使用算法和假設(shè)檢驗(yàn)至關(guān)重要。

掌握邏輯回歸、決策樹、置信區(qū)間等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)工具也很重要。大多數(shù)企業(yè)都會(huì)使用這些標(biāo)準(zhǔn)工具。因此，招聘人員也傾向于尋找具備扎實(shí)數(shù)學(xué)背景的求職者，這主要是出于歷史原因。

堅(jiān)持使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)訓(xùn)練和標(biāo)準(zhǔn)工具，對(duì)有興趣成為硬核數(shù)據(jù)科學(xué)家的人是非常有用的。

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握哪些知識(shí)呢？

一位優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家或工程師必須具備豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)和工程實(shí)踐知識(shí)。包括處理和記錄錯(cuò)誤、監(jiān)控系統(tǒng)，構(gòu)建人為錯(cuò)誤容錯(cuò)渠道，了解擴(kuò)展項(xiàng)目所需的條件、處理持續(xù)整合問(wèn)題、掌握數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)，維護(hù)數(shù)據(jù)清理以及確保確定性處理流程等。

凡事有例外，高中數(shù)學(xué)水平的人也有機(jī)會(huì)

實(shí)際上，在機(jī)器學(xué)習(xí)的所有方面的技術(shù)中，數(shù)據(jù)科學(xué)背后的統(tǒng)計(jì)引擎并不涉及高中以后的任何數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)理論。

如果具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和編程背景，任何人都可以非?？焖俚貙W(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)。

不過(guò)，由硬核數(shù)學(xué)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的一些技術(shù)并不使用數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)，這些技術(shù)同樣有效，其中一些技術(shù)已經(jīng)被證明不輸于使用數(shù)學(xué)的同類技術(shù)，而且性能通常更加強(qiáng)大。此外，這些技術(shù)更易于理解，并且可解釋性更強(qiáng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家的實(shí)際工作有多少和數(shù)學(xué)有關(guān)？

打破神話，揭示現(xiàn)實(shí)。

從入門級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家到中級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家，一般花在數(shù)學(xué)上的時(shí)間不到5％，機(jī)器學(xué)習(xí)也是如此，尤其是建立模型時(shí)，很少有時(shí)間做任何數(shù)學(xué)上的工作。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，需要學(xué)習(xí)的真正的必要技能是數(shù)據(jù)分析，以便建立能夠進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的模型。初學(xué)者其實(shí)不需過(guò)多掌握微積分和線性代數(shù)。

只有參與學(xué)術(shù)上的機(jī)器學(xué)習(xí)研究或者少數(shù)先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)時(shí)，數(shù)學(xué)的作用才顯得特別重要。高水平的業(yè)內(nèi)人士也經(jīng)常使用高等數(shù)學(xué)。一些人正在拓展機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員的研究邊界。

像谷歌和Facebook這樣的公司中，人們只會(huì)在工作中經(jīng)常使用微積分、線性代數(shù)和更高級(jí)的數(shù)學(xué)工具。

最重要的是，在產(chǎn)業(yè)界中，數(shù)據(jù)科學(xué)家只是沒(méi)有將太多時(shí)間花在數(shù)學(xué)上，但花了大量時(shí)間來(lái)獲取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)。實(shí)際上，80％的人所做的是數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)的可視化。

9類無(wú)需數(shù)學(xué)技術(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)

1、使用基本的Excel進(jìn)行高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)：此方法是一種輕量級(jí)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，包括非常簡(jiǎn)單易懂的基本Excel實(shí)現(xiàn)。目前可用于Python、Perl，Julia和R。未來(lái)預(yù)計(jì)還將支持SQL實(shí)現(xiàn)。

2、使用HDT進(jìn)行自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)：此方法融合了名為“決策樹”和“回歸”的兩種傳統(tǒng)技術(shù)。但是這種實(shí)現(xiàn)不涉及任何節(jié)點(diǎn)分割或任何傳統(tǒng)的回歸模型，回歸部分是與數(shù)學(xué)無(wú)關(guān)的Jack-knife回歸。早期版本使用邏輯回歸，但由于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程比較簡(jiǎn)單，使用的參數(shù)較少，導(dǎo)致邏輯回歸被Jack-knife回歸所取代。

3、無(wú)模型置信區(qū)間：需要對(duì)隨機(jī)變量和概率分布有基本的了解才能知道置信區(qū)間的概念。這類置信區(qū)間方法基于百分位數(shù)，非常易于理解，無(wú)需數(shù)學(xué)知識(shí)且可靠性高，可用于預(yù)測(cè)分析。

4、假設(shè)檢驗(yàn)：這是學(xué)生在統(tǒng)計(jì)課程中的難題之一。這里已被置信區(qū)間的簡(jiǎn)單變體所取代，便于直觀理解。

5、使用Excel的Jack-knife回歸：這些回歸技術(shù)非常簡(jiǎn)單高效，可以在Excel或SQL中輕松實(shí)現(xiàn)。

6、Jack-knife回歸：理論 – 無(wú)須統(tǒng)計(jì)理論的回歸，甚至不涉及線性代數(shù)。不過(guò)帶有置信區(qū)間。在該方法中，即使使用少量元參數(shù)，與經(jīng)典回歸相比，也能實(shí)現(xiàn)最低限度的精度損失。該方法在存在異常值、高度相關(guān)的特征或其他違反假設(shè)的情況下性能良好，這些假設(shè)條件在使用傳統(tǒng)回歸時(shí)必須通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)集滿足。

7、索引，編目和NLP：無(wú)需數(shù)學(xué)知識(shí)的監(jiān)督聚類方法。

8、快速組合特征選擇：這種方法通常需要理解隨機(jī)變量的概念。

9、方差，聚類和密度估計(jì)：這些方法中也不大涉及數(shù)學(xué)。

要成為高效的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是要懂點(diǎn)數(shù)學(xué)的

其實(shí)，這里的關(guān)鍵點(diǎn)是，對(duì)于初出茅廬的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)專業(yè)知識(shí)的重要性要優(yōu)于數(shù)學(xué)專業(yè)知識(shí)，因此，如果你的目標(biāo)是獲得一份工作，進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，那么最重要的任務(wù)是必須掌握數(shù)據(jù)分析，而不是掌握微積分。數(shù)據(jù)科學(xué)家要做的不是做證明題或研究數(shù)學(xué)問(wèn)題，能夠分析數(shù)據(jù)才是最重要的。

初學(xué)者需要盡快掌握如何收集數(shù)據(jù)、探索和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。全面掌握數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)處理（包括聚合）是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這樣才可以同時(shí)使用它們來(lái)執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

盡管這些無(wú)需數(shù)學(xué)知識(shí)的工具和方法，確實(shí)凸顯了在不具備堅(jiān)實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的情況下從事數(shù)據(jù)科學(xué)的可能性，但并一定能夠滿足行業(yè)的期望，因?yàn)槟芊瘾@得數(shù)據(jù)科學(xué)家的職位，完全取決于你從事的工作內(nèi)容，以及你心儀的公司究竟從事什么業(yè)務(wù)。

在不具備數(shù)學(xué)背景知識(shí)的情況下，確實(shí)有可能成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家。但按以往經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，如果沒(méi)有一定程度的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，從長(zhǎng)期而言，很難成為一個(gè)高效的數(shù)據(jù)科學(xué)家，而高效這一點(diǎn)無(wú)疑是更為重要的。