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《數據驅動安全：數據安全分析、可視化和儀表盤》一1.2 獲取數據分析技能
本節書摘來異步社區《數據驅動安全：數據安全分析、可視化和儀表盤》一書中的第1章 ，第1.2節，[美]傑·雅克布（Jay Jacobs）鮑布·魯迪斯（Bob Rudis） 著 薛傑 王占一 張卓 胡開勇 蔣夢颺 趙爽 譯, 更多章節內容可以訪問雲棲社區“異步社區”公眾號查看。
1.2 獲取數據分析技能
我們知道數據科學有一種天然的吸引力，每個人都希望獲得安全數據分析的奧秘。盡管到目前為止我們一直都專注於數據分析的概念，但要創造每個人都尋找的那種奧秘需要的不僅僅是分析技能，而是需要將可視化技術與統計和數據分析相結合，再利用計算能力和領域（信息安全）知識。所有這一切都不是源於產品或工具，而是自己的技能和能力。
在開始討論這些技能前，我們要討論幾個從數據分析師身上看到的基本的人格特質：好奇心和溝通。數據工作有時會有點像考古挖掘，花費大量時間，使用小型工具，希望去發現那些甚至是極小的見解。數據分析也是如此，智慧之珠都深藏在數據中，等待被翹首以盼的觀眾發現。那些充滿了驚奇感和好奇感、花費在整理及準備數據的大量時間並不會讓人難以忍受，相反，那段時間是令人興奮、值得花費的。因為存在那一刻，即當你能夠在一個原本黑暗的房間裏打開一盞燈，當你可以描述一些現象或解釋一些模式，當這一切變得值得。這就是你追求的。如果你知道去哪裏找，就能發現那些隱藏在眾目睽睽之下的驚喜時刻。
一旦你打開了燈，你要帶別人進入發現之屋; 否則，你隻是建造了一個沒有人住的房子。隻是指著你的工作，說：“看！”是不夠的。你要退一步來思考能夠傳達你的發現的最好方式。係統和分析的複雜性導致很難以每個人都理解的方式來傳達你的發現結果。很多時候，它需要結合文字、數字和圖片來傳達數據的洞察力。即使是這樣，有些人也什麼都沒有理解，而有些人則會理解過多。但是，仍然有必要將這種複雜性濃縮到段落、表格或圖片中。
要描述一個優秀安全數據分析師所需技能的詳盡清單需整本書，本章隻簡述數據科學家從事信息安全數據分析所應具備的技能/領域：
- 領域專業知識，設置和維持一個分析目的。
- 數據管理，能夠準備、存儲和維護數據。
- 編程技能，將數據連接到分析的紐帶。
- 統計學，從數據中學習。
- 可視化，與結果有效溝通。
我們可能很容易將這些技能中的任意一個標注成最重要的，但在現實中，整體大於各部分之和，即每一種技能都對安全數據科學來說舉足輕重。
最後更新：2017-06-21 17:02:39