如何成为一名数据科学家——通过 9 个简单步骤回答
已发表: 2018-07-13根据哈佛商业评论，数据科学是当今最热门的工作。 随着数据以指数速度涌入，大数据和数据科学领域对熟练专业人员的需求。 IBM 认为，到 2020 年，对数据科学家的需求将增长 28%。
如果您甚至与技术/营销领域有远程关联，那么此时会出现一个重要问题——“如何成为一名数据科学家？” . 这正是我们将要讨论的。 但在我们开始讨论之前，让我们先了解一下谁是数据科学家。
那么，究竟什么是数据科学，谁是数据科学家？
数据科学是计算机科学的一个分支，涉及利用大量数据并通过利用自动化、统计、建模、分析和数学等工具对其进行分析，以从中提取有价值的见解以优化业务增长。 准确地说，数据科学涉及研究和查询信息来源，解码隐藏在其中的模式，并最终将其转化为组织的有用资源。
数据科学家和分析师需要什么样的薪水？数据科学家是数学家、计算机科学家和探险家的结合体。 他们是技术和业务两全其美的新一代数据专家。 除了具有研究思维之外，数据科学家还拥有广泛的技术和分析技能，可以帮助他们找到复杂问题的有效解决方案。 由于需要如此全面的技能，许多初学者经常被“如何成为一名数据科学家？”的问题所困扰。
由于对数据科学家的巨大需求和蓬勃发展，选择数据科学职业将是一个明智的决定。 但问题是，从哪里开始以及如何开始？ 不用担心，我们将在下一节中了解如何成为一名数据科学家。
这里有 9 个步骤的完整列表，可以回答这个问题——如何成为一名数据科学家？
目录
制作统计与应用数学
拥有扎实的数学和统计学基础是成为数据科学家的必备条件。 特别是如果您不是来自计算机科学/数学背景，那么绝对有必要复习您的数学和统计技能。 尽管数据科学家最明显的才能通常是分析，但他/她需要与统计工具一起补充这项技能。
培养编码技巧
在处理数据时，无论您是数据科学家、数据分析师还是数据架构师，学习编码都是必要的。 希望数据科学家对 Python、R 和 SAS 等统计编程语言有很好的了解。
使用 Python 开始数据科学思考大数据
当你在成为一名数据科学家的道路上时，你必须成为一名数据驱动的专业人士。 因此，通过学习和探索Hadoop 、 MapReduce 、 Hive和Spark等大数据工具来扩展您的“数据”库。
由于数据科学家必须分析和处理大量数据，因此无法在单台机器上运行。 对大数据技术有很好的了解将帮助您完成分布式数据处理。
习惯使用数据库
数据科学家需要彻底了解数据库是如何工作的。 大多数企业组织使用MySQL或Cassandra作为其数据库管理软件来存储和分析数据。 因此，熟悉 MySQL、Cassandra、 PostgreSQL和MongoDB等数据库的工作原理，将使您在行业中比竞争对手更具优势。
把时间花在多元微积分和线性代数上
虽然你们中的一些人可能对这个建议不屑一顾，但数据科学在很大程度上依赖于机器学习工具和技术。 要成功使用机器学习工具，需要对微积分和线性代数有全面的了解。 您在这些平台上拥有的知识越多，您就越能找到解决复杂问题的现成解决方案。
学习数据整理
数据整理，也称为“数据整理”，是将原始的非结构化数据转换为更方便和更有价值的格式以促进数据分析的过程。
这是回答“如何成为数据科学家？”时最关键的一点之一。 这是数据科学家最重要的职责之一。
数据科学家需要使用正确的工具和技能集来处理非结构化数据，从而揭示其中有意义的模式。 只有这样做，数据科学家才能揭示隐藏在数据中的有用见解，这些见解可以对组织的决策策略产生积极影响。
主数据可视化
数据科学家的另一个重要职责是数据可视化和演示，这是推动业务增长的数据分析的两个方面。 因此，数据科学家应该熟悉Tableau 、 Raw 、 D3.js 、 Visual.ly 、 NVD3等数据可视化工具，但这还不够。
除了将数据可视化为可呈现和方便的格式外，数据科学家还应该了解可视化编码数据的原则和实践。
积累经验。 从事实际项目
一旦您牢牢掌握了数据科学的所有理论方面，就该深入到该领域了。 让自己接触这个行业，并尝试在互联网上找到真正的数据科学项目。 Google Quandl 是开始寻找项目的好地方。
当您开始实时处理数据科学项目时，您会了解自己的优势和劣势。 随着您继续从事新项目，您将有机会解决您的缺陷并随着时间的推移改进它们。
竞争
互联网上充斥着各种网站，这些网站允许数据科学家连接到数据科学社区并找到可以与之进行富有成效的学习和竞争的同行。 Kaggle是有抱负的数据科学家的绝佳培训平台。
作为社区的一员，您可以接触到一群人才。 它使您有机会向同行和导师学习，以提高您的技能。
这 9 个步骤是您了解成为数据科学家的旅程所需要知道的全部内容。
总之，可以说数据科学家必须非常多才多艺，在自己内部融合从各个领域借来的一系列特征。 是的，掌握这么多技能需要时间，但是一旦你做到了，你就将从事一生的工作。
数据科学家：神话与现实获得世界顶尖大学的数据科学认证。 学习行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。
我们希望我们已经回答了当天的问题。 不要三思而后行，开始吧！ 快乐学习！
成为数据科学家的正确途径是什么？
数据科学是一种技能，没有一条正确的学习和掌握技能的途径。 让我们讨论一些您可以考虑的选项。
1.获得计算机科学、信息技术、数学和统计学的学士、硕士甚至博士学位。
2. 或者，您可以在数据分析师或初级数据科学家等入门级职位上学习，在那里您可以同时接受培训并获得数据可视化、商业智能应用程序甚至关系数据库管理的认证。 这将帮助您在获得第一份工作之前获得良好的经验。
3. 掌握数据科学技能后，是时候找一份高薪工作了。
成为数据科学家必须具备哪些技能？
数据科学作为一门学科非常广泛，优秀的数据科学家必须掌握以下内容：
1. 编程：这是数据科学家最基本的技能。 它有助于增强您的统计知识、分析大型数据库、使用工具（如 GitHub、IDE、Kaggle 等）、开发编码和统计编程语言（如 Python、R、SAS）的诀窍。
2. 定量分析：这是数据科学家技能的核心。 实验设计和分析、复杂经济或增长系统的建模以及机器学习需要定量分析技能。
3. 产品直觉：拥有产品知识有助于理解复杂系统，这些系统会生成数据科学家分析的所有数据。 它包括假设的生成、定义指标、调试分析。
4. 沟通：良好的沟通对于数据科学角色来说是必不可少的，因为它可以帮助您有效地交流见解、可视化和展示您的发现并与跨职能团队协作。
5. 团队合作：数据科学在可以利用跨职能专业知识的集成环境中发挥最佳作用。
数据科学家有哪些不同的工作角色？
几乎所有主要领域都需要数据科学家，包括技术、快速消费品、物流等。 谷歌、亚马逊、微软、苹果和 Facebook 等公司雇佣了全球近一半的数据科学家。 从数据科学家到数据分析师，从数据工程师到数据架构师，机器学习工程师和应用程序架构师，人们可以追求各种各样的角色。