主要的数据科学挑战有什么?数据分析师准备好接受了吗

在数据科学的实践中，我们将使用更复杂的机器学习或统计模型对数据进行精细的分析和预测。这对工程实现和模型构建都提出了挑战。

数据科学在工程中的挑战大致可分为三类：特征提取、矩阵运算和分布式机器学习。

(1) 主要的数据科学挑战有什么?建模项目的成功在很大程度上取决于建模前期的特征提取。

它包括数据清洗、数据集成、变量规范化等。经过处理后，原始数据将转换为模型可以使用的特征。这些任务需要大量的自动化程序来处理，特别是面对大数据，因为这些大数据是“人眼”无法检查的。在一个典型的建模项目中，这一部分所花费的时间远远大于选择和编写模型算法所花费的时间。

(2) 主要的数据科学挑战有什么?对于一个复杂的数学模型，计算机通常需要使用类似于随机梯度下降法的优化算法来估计其模型参数。

这个过程需要大量的循环才能使参数达到收敛值。因此，即使面对小数据集，复杂模型也需要很长时间才能得到正确的参数估计。而且，模型结构越复杂，需要估计的参数就越多。这些模型的参数是同时更新的，在数学上对应于矩阵运算。但是传统的CPU体系结构不擅长这种操作，导致模型训练需要大量的时间。为了提高模型的训练速度，需要将相应的矩阵运算(模型参数的估计过程)移植到GPU或TPU等专用计算芯片上。

(3) 近年来，随着分布式系统的普及和普及，存储海量数据已成为业界的标准配置。

为了在海量数据上使用复杂的模型，我们需要将原来在一台机器上运行的模型算法改写为在多台机器上并行运行，这也是分布式机器学习的核心内容。

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