因为有同学反映英文版看得太心累，所以翻译了一下，如果有任何错误，欢迎指正。 英文版可以戳这里，后期可能会加上每个技能要求背后学习地址的链接。
总目录
- 编程
- 统计学
- 数学
- 机器学习
- 数据整理
- 数据可视化
- 数据直觉
编程
-
Python
- numpy
- pandas
- matplotlib
- scipy
- scikit-learn
-
R语言
- ggplot2
- dplyr
- ggally
- reshape2
-
可选
- ipython
- ipython notebook
- anaconda
- ggplot
- seaborn
- 电子表格工具 (比如Excel)
-
额外的技能
- Javascript 和 HTML
- D3.js
- AJAX
- jQuery
- C/C++ 或者 Java
- Javascript 和 HTML
统计学
- 描述性和推理性统计
- 平均数，中位数，众数
- 数据分布
- 正态分布
- 指数/泊松
- 二项式分布
- 卡方分布
- 标准偏差和方差
- 假设检验
- P-values
- 显著性检验
- z检验, t检验, 曼-惠特尼秩和检验
- 卡方检验和方差分析
- 实验设计
- A/B 测试
- 控制变量并选择良好的控制和测试组
- 采样大小和幂次现象
- 假设测试，测试假设
- 置信水平
- SMART实验：具体，可衡量，可行，现实，及时
数学
- 将数字和概念转换为数学表达式
- 求解代数方程中的缺失值
- 线性代数和微积分
- 矩阵, 向量点积是理解的关键。
- 特征值和特征向量 - 了解这两个概念的意义
- 多变量导数和积分在微积分
机器学习
- 监督学习
- 决策树
- 朴素贝叶斯分类
- 普通最小二乘回法
- 逻辑回归
- 神经网络
- 支持向量机
- 集合方法
- 无监督学习
- 集群算法
- 主成分分析（PCA）
- 奇异值分解（SVD）
- 独立成分分析（ICA）
- 增强学习
- Qlearning
- TD-学习
- 增强学习
数据整理
- ** Python **
- 了解Python字符串库的字符串操作
- 解析常见的文件格式，如csv和xml文件
- 正则表达式
- 数学变换
- 比如，使用log-10变换将非正态分布转换为正态分布
- 数据库系统（基于SQL和基于SQL） - 数据库充当存储信息的中心枢纽
- 关系数据库，如PostgreSQL，mySQL，Netezza，Oracle等。
- 可选：Hadoop，Spark，MongoDB
- SQL
交流和数据可视化
- 了解可视化编码并传达您希望受众从可视化中移除的内容
- 编程
- matplotlib
- ggplot
- d3.js
- 显示数据并说服用户与您的数据
- 了解手头业务数据情况的背景
- 思考五个步骤，预测听众的的问题将会在哪里，你的观众将挑战你的假设和结论
- 提供（报告）预读，并在实际会议之前与感兴趣的各方进行预先协调会议
