每位数据科学家都该掌握的 10 项关键 Python 技能

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Python 是全球最受欢迎的编程语言之一——尤其在数据科学领域。StackOverflow 2022 年开发者调查将 Python 列为最受欢迎技术的第 4 名、最想学习技术的第 3 名。毕竟，Python 为开发者提供了广泛的工具、框架和库，既适用于数据科学，也适用于更广泛的应用场景。

由于 Python 是行业内至关重要的工具，各家公司都需要具备 Python 专长的开发者，帮助其数据洞察（以及更多）达标。为此，他们要么采用传统方式招聘全职的内部开发者，要么与外包服务商合作，满足其 Python 开发需求。

不过，在企业开启以 Python 为重点的招聘之前，以及开发者申请这些岗位之前，双方都必须明确：数据科学方向的开发者应当必备哪些最重要的 Python 技能。

十大基于 Python 的数据科学技能

作为最流行的数据科学编程语言之一，Python 在该领域拥有丰富而强大的应用。要在这一领域脱颖而出，开发者不仅要理解 Python 语言本身，还要掌握与之相关的框架、工具及其他配套技能。许多Python 认证都聚焦于这些能力。

1. Python 基础

数据科学家的核心工作，是利用数据提炼可执行的洞察，从而帮助业务、研究等多方面作出决策。这个过程的每一步都需要相当多的 Python 编程技能。因此，数据科学家必须扎实掌握Python 编程基础，以便为工作编写高效代码，并理解其他开发者或队友的代码库。

数据科学家需要掌握的一些 Python 编程基础包括：

• 数据类型。Python 提供许多内置数据类型，包括浮点数、整数和字符串。开发者必须了解它们的差异及适用场景。
• 运算符。Python 提供用于在一个或多个操作数上执行特定运算的符号，包括加法（+）、减法（-）和乘法（*）。
• 变量。在 Python 中，变量用于在程序中存储值。可以使用等号（=）为变量赋值并创建变量。
• 列表。列表是有序的项目集合，适用于按特定顺序访问的数据，或用于存储同一数据类型的多个项目。
• 字典。Python 中的字典是键值对的集合，适合存储需要通过唯一键访问的数据。
• 函数。函数是执行特定任务的代码块，可以在程序中多次复用。定义和调用函数是 Python 开发的重要组成部分。
• 控制结构。用于决定其他代码块的执行流程。常见示例包括 if 语句、for 循环和 while 循环。
• 模块与包。模块是包含 Python 代码的文件，包是模块的集合。开发者需要掌握如何导入并使用模块与包，尤其是在构建更大、更复杂的 Python 程序时。

2. 数据处理与分析

数据科学家会花大量时间来准备和处理数据，确保其可用于分析与建模。因此，他们必须具备使用 Python 清洗与准备数据的能力，能够处理不同类型与规模的数据。

熟练使用 Python 高效分析不同类型与规模的数据集，对数据科学家至关重要。此外，数据科学家还应掌握使用 PySpark 处理大型数据集，并在需要时为图像、文本、音频等不同数据类型选用合适的库。

3. 数据可视化

数据可视化是数据科学的关键组成部分，有助于探索与理解数据、识别模式，并将发现有效传达给不同受众。数据科学家需要具备动手能力并深入理解可视化工具，才能高效使用它们。在 Python 的众多可视化库与工具中，Matplotlib广泛用于创建静态、动画和交互式可视化，提供直观的统计图形生成接口。基于 Matplotlib 之上的Seaborn提供了更为精致的统计图形接口。开发者还有许多其他选择，如 Plotly、Bokeh、Altair 和 Vega。

4. 数据存储与检索

高效的数据存储与检索能力对于处理海量数据的数据科学家至关重要。数据科学家必须了解根据数据特性与需求选择合适的存取方式。

在 Python 中，存储与检索数据的方法多种多样。常见方式包括平面文件、CSV 文件、JSON 文件、关系型数据库、NoSQL 数据库以及云存储服务。关系型数据库是强大的结构化数据存储系统，可使用SQL进行查询。Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Storage 等云存储服务提供可扩展的云端大数据存储选项。Python 提供了如 boto3 与 google-cloud-storage 等库来访问这些服务。

5. pandas

pandas 是 Python 数据科学家与分析师的关键工具。这一开源库可用于探索、清洗与处理表格数据。pandas 采用快速、灵活且富有表现力的数据结构，使处理关系型或带标签的数据既轻松又直观。作为数据科学工作流中必不可少的库之一，pandas 支持数据处理、整理与清洗。

6. NumPy

NumPy 是用于通过数学函数处理高维数组的 Python 库，提供丰富的数组操作、度量与线性代数方法。NumPy 全称 Numerical Python，支持对 NumPy 数组进行数学运算向量化，从而提升性能、加速执行。该库让处理大型多维数组与矩阵变得高效轻松，便于进行数据分析与操作。

7. 人工智能与机器学习

各类数据科学家都需要对人工智能与机器学习有扎实的理解。机器学习算法旨在构建能够自动从数据模式中学习的系统。由于 Python 是数据科学的首选语言，熟练掌握 Python 对于高效使用机器学习算法至关重要。想了解更多，请查看如何学习 AI的指南。

8. 深度学习

深度学习是数据科学的重要组成部分，通过多层处理的人工神经网络从数据中提取更高层次的特征。Python 在此领域发挥关键作用，提供了丰富而强大的库与工具，如 TensorFlow 和 PyTorch，帮助开发者高效构建与训练深度学习模型。

9. Web 框架

希望基于自身的 Python 经验成功创建与部署 Web 应用的开发者，必须深入理解 Web 框架。Python 开发者最常用的框架是 Flask 和 Django。Django 是一个高级 Web 框架，强调简洁、快速、务实的设计，并提供大量库，帮助开发者无需从零开始就能构建高质量 Web 应用。Flask 与之相反，是一个不依赖特定工具或库的微框架。它不包含数据库抽象层、表单验证或其他由第三方库提供的常见功能，但它被视为带有自有模块与库的模板引擎。借助它，开发者无需编写底层代码即可创建 Web 应用。这两个框架都极具通用性，能让开发者用 Python 构建实用的 Web 应用。通过利用这些框架内的工具与库，开发者可以专注于编写高质量代码，而不会陷入底层细节。

10. 前端技术

要成功开发助力数据科学工作的 Web 应用，Python 开发者必须扎实掌握前端技术。这主要涉及三种前端标记语言：CSS、JavaScript 和 HTML。Python 可以通过编译器、解析器与转译器生成以上三种语言。Python 开发者需要打磨这些前端技能，才能充分发挥其 Python 知识的价值。HTML 帮助构建网页的基本结构，CSS 用于样式与布局，JavaScript 为网页添加交互性与动态行为。全面掌握三者，能确保 Python 开发者的应用与数据科学项目不仅功能完善，也具有良好的视觉呈现。

结语

数据科学是一个持续增长的技术领域。随着这一专门方向愈加流行，全球对 Python 开发者的需求只会不断攀升。在当前全球人才短缺导致技术招聘日益艰难的背景下，面向 Python 开发服务的外包商价值也将水涨船高。

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