1.大数据就业方向是源码什么 工资高不高
2.数据挖掘需要哪些技能?
3.Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
4.机器学习的特征重要性究竟是怎么算的
5.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库！
6.数据挖掘主要涉及到哪些方面的分析知识？

大数据就业方向是什么 工资高不高

       大数据专业毕业后学生就业三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才、源码大数据分析类人才、分析数据分析师等。源码数据分析平均工资：月薪k。分析ea源码鉴赏

       大数据专业毕业后就业方向是源码怎样的

       一、大数据开发工程师

       大数据开发平均工资：月薪k

       大数据开发工程师主要是分析负责搭建整个技术框架，负责后台运行程序的源码整体设计。如同构建一栋大楼的分析整体框架一样。重要程度不言而喻。源码

       职位描述：

       1、分析构建分布式大数据服务平台，源码参与和构建公司包括海量数据存储、分析离线/实时计算、源码实时查询，大数据系统运维等系统;

       2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量;

       3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献。

       二、Hadoop开发工程师

       hadoop平均工资：月薪k

       负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题，还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

       职位描述：

       1.参与优化改进大型集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化;

       2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

       3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、黑白照源码HBase等)。

       大数据专业就业前景怎么样

       未来大数据领域的就业前景还是不错的，大数据的发展不仅会促进大数据领域自身的就业，也会促进与大数据相关领域的就业，比如物联网、云计算、人工智能等领域，这些领域也会受益于大数据的发展制度，从这个角度来看，大数据正在推动整个IT行业的发展。

       大数据的就业前景十分广阔，从国防领域、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目取做创新驱动。

数据挖掘需要哪些技能?

       需要学习工程能力和算法能力。

       工程能力：

       （ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。

       （ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理。

       （ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作。

       算法能力：

       （ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论。

       （ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）。

       关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的gge源码分享过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

       大家好，我是东哥。

       在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。

       今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。

       首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。

       接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、哈尔滨溯源码gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。

       在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。

       接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。

       在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。

       随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。

       完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。

       评分卡转换是arralist源码解析最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。

       toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。

       总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。

机器学习的特征重要性究竟是怎么算的

       了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、gbdt、randomforest、tree等，它们都能输出特征的重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。

       xgboost计算特征重要性涉及到复杂的过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。在Python代码中，通过get_dump获取树规则，规则描述了特征在决策树中的使用情况。然而，原始的get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、增益和覆盖度，未转换为百分比形式，这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。

       对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。

推荐收藏! 个 Python 数据科学顶级库！

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       数据科学领域的顶级 Python 库推荐：

       1. Apache Spark - 大规模数据处理的统一分析引擎，

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       2. Pandas - 用于数据处理的快速、灵活且可表达的 Python 软件包，

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       6. Scikit-Learn - 基于 SciPy 的 Python 机器学习模块，

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       9. Catboost - 高速、可扩展、高性能梯度提升库，

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       . H2O.ai - 快速可扩展的开源机器学习平台，

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       . StatsModels - Python 中的统计建模和计量经济学，

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       . Pattern - 包含 Web 挖掘工具的 Python 模块，

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       . Prophet - 生成具有多个季节性和线性或非线性增长的时间序列数据的高质量预测工具，

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       . TPOT - Python 自动化机器学习工具，使用遗传编程优化机器学习 pipeline，

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       . auto-sklearn - 自动化机器学习工具包，scikit-learn 估计器的直接替代品，

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       . Hyperopt-sklearn - scikit-learn 中基于 Hyperopt 的模型选择，

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       . SMAC-3 - 基于顺序模型的算法配置，

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       . scikit-optimize - 用于减少非常昂贵且嘈杂的黑盒功能的 Scikit-Optimize，

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       . Nevergrad - 用于执行无梯度优化的 Python 工具箱，

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       . Optuna - 自动超参数优化软件框架，

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       数据可视化：

       . Apache Superset - 数据可视化和数据探索平台，

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       . Matplotlib - 在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化的综合库，

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       . Plotly - 适用于 Python 的交互式、基于开源和基于浏览器的图形库，

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       . Seaborn - 基于 matplotlib 的 Python 可视化库，提供高级界面进行吸引人的统计图形绘制，

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       . folium - 建立在 Python 数据处理能力之上并与 Leaflet.js 库地图能力结合的可视化库，

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       . Bqplot - Jupyter 的二维可视化系统，基于图形语法的构造，

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       . VisPy - 高性能的交互式 2D / 3D 数据可视化库，利用 OpenGL 库和现代图形处理单元 GPU 的计算能力显示大型数据集，

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       . PyQtgraph - 科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具，

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       . Bokeh - 现代 Web 浏览器中的交互式可视化库，提供优雅、简洁的构造，并在大型或流数据集上提供高性能的交互性，

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       . Altair - Python 的声明性统计可视化库，用于创建更简洁、更可理解的数据可视化，

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       解释与探索：

       . eli5 - 用于调试/检查机器学习分类器并解释其预测的库，

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       . LIME - 用于解释任何机器学习分类器预测的工具，

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       . SHAP - 基于博弈论的方法，用于解释任何机器学习模型的输出，

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       . YellowBrick - 可视化分析和诊断工具，用于辅助机器学习模型的选择，

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       . pandas-profiling - 从 pandas DataFrame 对象创建 HTML 分析报告的库，

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数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识？

       1. 工程能力

       （ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

       建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

       推荐书籍：《C++ primer plus 》

       （ 2 ）开发平台： Linux ；

       建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

       推荐书籍：《Linux 私房菜》

       （ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

       建议：多敲代码，多刷题；

       推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》

       （ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

       建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

       推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

       2. 算法能力

       （ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

       建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

       （ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

       建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

       推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

       （ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；

       3. 业务经验

       （ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

       推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

       （ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。