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大數據分析深度樣式有哪些
時間:2020-09-15來源:www.biancheng38.icu點擊量:作者:Sissi
時間:2020-09-15點擊量:作者:Sissi


  當您申請與數據科學相關的職位時,您可能必須提交項目組合或項目。盡管您的能力主要是潛在雇主在審查您的工作時要考慮的內容,但風格方面也將發揮作用。
 

  雇用初級數據科學職位時,雇主通常會很大程度地考慮應聘者的工作量。盡管您可能有能力在技術上給人留下深刻的印象,但是如果您對樣式方面的關注不夠,您的求職也會受到影響。繁忙的雇主不會審查建設不良的項目。
 

  在AAA教育,我們已經幫助許多數據科學專業的學生進行了項目投資組合評論。我們了解到學生犯下的最常見錯誤,并且在使項目對雇主有吸引力的方面進行了大量思考。
 

大數據分析深度樣式有哪些
 

  根據我們的經驗,我們創建了以下樣式指南。我們還創建了一個示例項目,因此您可以在實踐中看到這些準則。
 

  請注意,我們的指南主要針對筆記本樣式的項目。這是學生發送給雇主的最常見的項目類型,它由在開發環境(如Jupyter Notebook,Jupyter Lab,RStudio,nteract等)中編寫的代碼和敘述結合而成。
 

  了解你的聽眾
 

  在甚至開始構建投資組合之前,請先非常清楚地了解誰將要對其進行審查。
 

  在大數據分析深度樣式有哪些中,我們將重點放在雇主作為我們項目的受眾,因為這是我們最常見的用例。一般而言,雇主不愿冒險-他們會尋找暗示您可能是風險投資的線索。使您的工作適應其標準面臨兩個重大挑戰:
 

  1)受眾是由技術人員和非技術人員組成的異類。不同種類的雇主可能會閱讀您的項目,例如,一位高級數據科學家可能會評估您的工作,但是沒有技術知識的人也可以看看。
 

  2)有些雇主只會略過您的工作,而另一些雇主會更詳細。這通常取決于招聘階段。最初,雇主必須處理數十或數百個申請,也許他們將為每個候選人花費五分鐘。在以后的某些階段,他們通常會詳細討論以找出合適的人選。
 

  為了解決這兩個挑戰,編寫以下項目:
 

  1)對技術和非技術雇主都顯而易見的是,您可以為他們的公司帶來價值。

  2)做好快速掃描。

  3)仔細閱讀 做好。
 

  接下來,我們將更詳細地討論上述三個操作項目。
 

  為技術和非技術讀者撰寫
 

  向相關技術和非技術雇主表明您可以為其公司帶來價值的最快方法是制定相關的項目主題。但是,什么才是相關主題,取決于您想從事的行業。
 

  假設您有一個投資組合,其中包含有關棒球和籃球數據的多個強大項目。如果您正在金融行業申請數據科學職位,則雇主幾乎肯定會發現您的項目無關緊要。您的工作也許很出色,但是他們希望看到一些表明您非常適合金融業的東西:投資建議,股市預測,賣出建議等。
 

  另一方面,如果您要為每天撰寫體育運動的出版物申請數據記者的職位,那么您的工作肯定是有意義的。
 

  因此,在投入大量工作來構建一些可能不相關的出色項目之前,請嘗試弄清楚您想從事哪些數據科學行業和壁ni。
 

  做出決定后,就開始構建相關項目并將其包括在投資組合中。
 

  理想情況下,您會發現一個既與您的首選行業相關的項目,又激發了一些熱情。這應該可行,因為您出于某種原因想在該行業工作。否則,至少嘗試找到一個好的折衷方案。

大數據分析深度樣式有哪些
 

  快速掃描效果不錯
 

  這些是人們通常會在快速掃描中考慮的數據科學項目的主要部分:
 

  1)標題

  2)介紹

  3)副標題

  4)結論

  5)圖表

  6)碼
 

  現在讓我們討論如何改進這些部分,使其在快速掃描中表現良好。
 

  標題
 

  您的頭銜很可能是雇主會讀的全部。您選擇的標題告訴他們:
 

  1)您的項目是否與他們要聘用的職位相關。

  2)您的項目是否值得深入閱讀。
 

  您的任務是想出一個標題,該標題立即告訴雇主您的工作既相關又有趣。我們已經介紹了相關性這一部分,因此,這里有一些技巧可以使您的頭銜吸引雇主的注意:
 

  1)避免標題模糊。例如,如果您要分析紐約的房地產數據,請不要將您的工作命名為“分析房地產數據”。這很模糊,您可以用這樣的標題寫整本書。考慮而不是準確反映您分析的特殊性的事物。嘗試選擇“尋找投資機會-分析紐約房價的變化”之類的內容。
 

  2)避免使用中性的頭銜。在“分析紐約房價”和“尋找投資機會—分析紐約房價的演變”之間,您想要選擇后者,因為“投資”和“機會”之類的詞會激發一些與收益相關的情緒在讀者心中。通常,人們更有可能點擊情緒活躍的標題(無論標題是激發積極情緒還是消極情緒)。
 

  3)避免標題太長。我們希望快速發送強烈的信息-長標題通常較難理解,因此您的目標是確保讀者無需再次閱讀標題即可理解您想說的話。通常,嘗試將標題保持在15個字以內。例如,這似乎太多了,尋找紐約最好的兩個社區進行投資,以對房地產行業進行長期獲利的投資。
 

  介紹
 

  您想出了一個好頭銜,并說服了雇主看一下您的數據科學項目。簡介很可能是他們接下來要閱讀的內容。同樣,您要發送相同的消息:
 

  1)您的項目與您正在考慮的角色有關。

  2)您的項目值得深入閱讀。
 

  這里有一些主要的做與不做的地方,圍繞著寫一個很好的介紹:
 

  1)有個介紹。值得在這里說明顯而易見的地方,因為我們看到的項目沒有介紹。

  2)簡要描述您的項目。在不超過三個段落(每個段落最多3-4個句子)中,簡要討論:

  a)分析的目標。

  b)您將達到該目標的方法。

  c)您找到的最重要的結果-我們在此處提及結果是為了證明我們有能力快速傳達我們的發現。
 

  3)不要使用目錄(TOC)。除非您正在編寫一個大型項目,否則請不要使用TOC。TOC易于掃描,但通常會占用大量垂直空間,因此引言看起來非常龐大。保持簡介簡潔,整潔,會給人以簡短的快速閱讀的印象,這應該鼓勵雇主實際閱讀它。
 

  4)實事求是。不要大聲疾呼,也不要以引號開頭(尤其是來自愛因斯坦的引號),而只是堅持簡明扼要地介紹分析目標,實現該目標所采用的方法以及最重要的結果找到了。
 

  副標題
 

  如果雇主想瀏覽您的整個項目,他們會發現子標題非常有用。同樣,請確保您發送的信息是您的工作相關且有趣。以下是有關編寫良好的副標題的一些技巧:
 

  1)有副標題。確保將項目分解為幾個邏輯部分,并為每個部分添加一個子標題。

  2)使用一些標題技巧。子標題只是項目不同邏輯部分的標題,這意味著我們可以使用為標題而學到的一些技巧:

  a)避免使用模糊的字幕。

  b)避免使用長字幕。

  c)理想情況下,請避免使用中性的字幕。
 

  結論
 

  對于我們這里的目的,一個很好的結論:
 

  1)提醒讀者最初的目標是什么以及達到該目標的主要方法是什么。

  2)總結最重要的結果。
 

  實際上,該結論類似于根據主體所做的措詞改寫的引言。要寫一個好的結論,請嘗試:
 

  1)簡明扼要,不要使用兩個以上的段落(每個段落最多3-4個句子)。

  2)在您的最終索賠中不要夸張。另外,最好不要試圖以引號結束勝利,因為大多數讀者不會閱讀您的所有作品,因此,他們將無法分享您的熱情。
 

  圖表
 

  如果您為項目生成圖形(強烈建議您這樣做),則可以肯定每個圖形都將得到快速查看。我們的大腦似乎發現更快,更輕松地從圖像而不是文本處理信息,因此我們更傾向于觀看而不是閱讀。因此,希望您的讀者在看到圖表時放慢其滾動速度。
 

  考慮到這一點,您需要確保圖形能夠快速清晰地傳達信息,并且看起來很專業。以下是一些實現此目的的技巧:
 

  1)給每個圖一個標題,可以清楚地解釋該圖的含義。將標題加粗并增加字體大小也是一個好主意。

  2)標記每個軸。增加標簽的字體大小,直到易于閱讀為止。在選擇字體大小時,請記住,有些人可能會在小屏幕(小型筆記本電腦,平板電腦,移動設備等)上閱讀您的作品。

  3)理想情況下,應廣泛地自定義圖形。如果您使用Python進行編碼,則可能需要查看有關制作FiveThirtyEight圖的教程。
 

  碼
 

  在這一階段,沒有人會深入閱讀您的代碼,但是經驗豐富的程序員可能會掃描您的代碼來評估諸如以下內容:
 

  1)代碼可讀性。

  2)您使用的算法。

  3)您使用的庫;等等
 

  在大數據分析深度樣式有哪些的后面,我們將提供有關可讀性方面的提示。這些技巧將有助于快速掃描和全面閱讀,因此我們在下一部分將它們分組在一起。
 

  認真閱讀后表現良好
 

  在招聘過程的后期,雇主通常會更加詳細地挑選合適的候選人。
 

  此時,您應該期望有技術知識的人對您的項目進行深入的閱讀。全面閱讀要做好,主要取決于項目的技術部分:
 

  1)您使用的算法。

  2)您嘗試解決的問題。

  3)您用來解決問題的方法。

  4)您的方法的深度;等等
 

  但是,風格元素也很重要,它們確實可以有所作為。什么,你的代碼和寫是至關重要的,但如何你的代碼和寫也很重要。因此,我們接下來將重點學習一些技巧,這些技巧可以幫助我們編碼并在樣式方面更好地編寫。
 

  碼
 

  您如何編寫代碼很重要,因為它向雇主顯示了您是否可以編寫干凈的代碼,供潛在的未來同事閱讀和理解。編寫其他人可以輕松理解的代碼非常具有挑戰性。
 

  下面,我們將討論一些易于理解的圍繞編寫代碼的最佳實踐。您可以從閱讀所用編程語言的官方樣式指南開始,在該指南中應該可以找到許多提高代碼可讀性的技巧。
 

  如果沒有官方指南,請搜索大多數人使用該語言編碼的指南。對于Python,您可以在此處找到官方樣式指南;對于R,您可以在此處找到指南。
 

  下面,我們在代碼可讀性方面探討了一些主要的作為和不作為(我們將使用Python代碼,但該準則也適用于其他語言):
 

  1)使用塊注釋可以為每個具有獨特功能的代碼塊添加簡短描述。在編寫代碼時,大多數時候添加塊注釋似乎是多余的。盡管如此,請添加它們,因為它們可以幫助讀者,并且在幾個月后閱讀代碼后,它們還可以幫助您輕松地重新嘗試要執行的操作。
 

  沒有:

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  是的:

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  2)垂直間隔具有不同功能的代碼塊。
 

  沒有:

大數據分析深度樣式有哪些
 

  是:

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  3)添加內聯注釋,但請確保它們有用,并且不要聲明明顯的內容。
 

  沒有:

大數據分析深度樣式有哪些
 

  是:

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  4)清楚地命名變量 -不要為了節省一些擊鍵而犧牲寶貴的代碼可讀性。
 

  沒有:

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  是:

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  文本
 

  正如我們在引言中提到的那樣,學生可以發送給雇主的最常見的數據科學項目類型是代碼和敘述的組合。
 

  敘述部分很重要,因為它可以向雇主顯示您是否具有正確的溝通技巧。在大多數數據科學角色中,溝通是關鍵,因為數據科學家經常發現自己與跨部門團隊一起工作,包括來自市場,產品,工程等方面的同事。團隊成員正在同一個復雜項目中開展工作,他們需要進行溝通有效地相互配合。
 

  撰寫能使您讀得透徹的敘事作品取決于多種因素,例如:
 

  1)可讀性。

  2)您的解釋的深度和清晰度。

  3)您正在寫的想法的流程。

  4)敘述與代碼之間的聯系;等等
 

  下面,我們將探討一些僅與敘述風格有關且旨在提高可讀性的主要事項:
 

  1)請勿使用較長的段落。文字墻使讀者望而卻步,并且大大降低了可讀性。理想情況下,一個段落包含三到四個句子,但是如果您認為有道理,甚至可以使用一個句子的段落。這是不執行操作的示例:

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  2)使用正確的句子長度。長句子(接近40個字)很難在初讀時理解,并且會使您的寫作感到沉重。很短的句子(少于5個單詞)很容易理解,并為您的寫作提供了良好的流程,但是它們也會使敘事過于分散,從而使某些讀者煩惱。
 

  理想情況下,應完全避免使用長句子,稀疏使用非常短的句子,并且大多數時候都選擇中等大小的句子。
 

  3)其他小的但重要的細節:

  a)確保您的文章沒有錯別字。

  b)遵守語法和拼寫規則。

  c)避免使用被動語態。

  d)避免使用不必要的副詞。

  要編寫出色的風格敘述,您可以使用Hemingway App來幫助自己。這個應用程式可以協助您:
 

  1)壓縮句子和段落。

  2)避免錯別字。

  3)避免使用被動語態和不必要的副詞。
 

  示例項目
 

  我們在Jupyter Lab中構建了一個示例項目,該項目展示了如何實施我們在此討論的大多數準則。閱讀項目時,請注意:
 

  1)標題是特定的,具有情感動感(激發與增益相關的情緒),并且少于15個字。

  2)引言是事實,它描述了分析的目標,實現該目標所需采取的方法以及發現的最重要結果。

  3)該項目具有子標題。

  4)結論重申了最初的目標,即我們達到該目標所采用的主要方法,并總結了最重要的結果。

  5)該項目有圖形,每個圖形都有標題和軸標簽。使用FiveThirtyEight樣式自定義一張圖。

  6)代碼和文本符合我們討論的準則。
 

  還要注意:
 

  1)我們將一個markdown單元與一個代碼單元交替。每個markdown單元都會介紹并解釋其下方的代碼單元中發生的情況(結論除外,該結論下方沒有一個代碼單元)。通常,請更改單元格的類型(換句話說,避免連續放置兩個相同類型的單元格)。
 

  2)將模塊優雅地導入所需的代碼單元中(而不是在第一個單元中塞滿所有內容)。這樣,我們避免了不必要地使第一個代碼單元過度擁擠。我們以后也避免混淆-假設在最后一個代碼單元中使用從鮮為人知的程序包中導入的第一個代碼單元中的低級函數。讀者不會記住您所做的所有輸入,并且會感到困惑。
 

  3)我們告訴讀者他們可以在哪里下載數據。
 

  下一步
 

  簡要回顧一下,數據科學組合項目應:
 

  1)做好快速掃描。
 

  a)項目主題應與雇主相關。

  b)就樣式而言,該項目應經過精心打磨。這些是快速掃描中通常需要考慮的元素:標題,簡介,子標題,結論,圖形和代碼。
 

  2)仔細閱讀,做好。
 

  a)技術部分應堅固而準確。

  b)在樣式方面,代碼和敘述應經過精心打磨。
 

  以下是您可以采取的一些后續步驟:
 

  1)從頭開始構建一個尊重本指南中討論的指南的項目。請查看我們的指導項目頁面以獲取靈感。

  2)根據大數據分析深度樣式有哪些中討論的準則調整您的項目之一。

  3)閱讀大數據分析深度樣式有哪些文章,就應該添加到項目組合中的項目進行更具體的討論。
 

  如果您仍在努力完善和專業的數據科學項目,AAA教育的團隊? 將為您提供幫助。您可以利用我們有用的數據科學課程,或者通過許多指導性項目之一進行工作。


 

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