如何成為一名數據科學家——通過 9 個簡單步驟回答
已發表: 2018-07-13根據哈佛商業評論，數據科學是當今最熱門的工作。 隨著數據以指數速度湧入，大數據和數據科學領域對熟練專業人員的需求。 IBM 認為，到 2020 年，對數據科學家的需求將增長 28%。
如果您甚至與技術/營銷領域有遠程關聯，那麼此時會出現一個重要問題——“如何成為一名數據科學家？” . 這正是我們將要討論的。 但在我們開始討論之前，讓我們先了解一下誰是數據科學家。
那麼，究竟什麼是數據科學，誰是數據科學家？
數據科學是計算機科學的一個分支，涉及利用大量數據並通過利用自動化、統計、建模、分析和數學等工具對其進行分析，以從中提取有價值的見解以優化業務增長。 準確地說，數據科學涉及研究和查詢信息來源，解碼隱藏在其中的模式，並最終將其轉化為組織的有用資源。
數據科學家和分析師需要什麼樣的薪水？數據科學家是數學家、計算機科學家和探險家的結合體。 他們是技術和業務兩全其美的新一代數據專家。 除了擁有研究思維之外，數據科學家還擁有廣泛的技術和分析技能，可以幫助他們找到復雜問題的有效解決方案。 由於需要如此全面的技能，許多初學者經常被“如何成為一名數據科學家？”的問題所困擾。
由於對數據科學家的巨大需求和蓬勃發展，選擇數據科學職業將是一個明智的決定。 但問題是，從哪裡開始以及如何開始？ 不用擔心，我們將在下一節中了解如何成為一名數據科學家。
這裡有 9 個步驟的完整列表，可以回答這個問題——如何成為一名數據科學家？
目錄
製作統計與應用數學
擁有紮實的數學和統計學基礎是成為數據科學家的必備條件。 特別是如果您不是來自計算機科學/數學背景，那麼絕對有必要復習您的數學和統計技能。 儘管數據科學家最明顯的才能通常是分析，但他/她需要與統計工具一起補充這項技能。
培養編碼技巧
在處理數據時，無論您是數據科學家、數據分析師還是數據架構師，學習編碼都是必要的。 希望數據科學家對 Python、R 和 SAS 等統計編程語言有很好的了解。
使用 Python 開始數據科學思考大數據
當你在成為一名數據科學家的道路上時，你必須成為一名數據驅動的專業人士。 因此，通過學習和探索Hadoop 、 MapReduce 、 Hive和Spark等大數據工具來擴展您的“數據”庫。
由於數據科學家必須分析和處理大量數據，因此無法在單台機器上運行。 對大數據技術有很好的了解將幫助您完成分佈式數據處理。
習慣使用數據庫
數據科學家需要徹底了解數據庫是如何工作的。 大多數企業組織使用MySQL或Cassandra作為其數據庫管理軟件來存儲和分析數據。 因此，熟悉 MySQL、Cassandra、 PostgreSQL和MongoDB等數據庫的工作原理，將使您在行業中的競爭對手中脫穎而出。
把時間花在多元微積分和線性代數上
雖然你們中的一些人可能對這個建議不屑一顧，但數據科學在很大程度上依賴於機器學習工具和技術。 要成功使用機器學習工具，需要對微積分和線性代數有全面的了解。 您在這些平台上擁有的知識越多，您就越能找到解決複雜問題的現成解決方案。
學習數據整理
數據整理，也稱為“數據整理”，是將原始的非結構化數據轉換為更方便和更有價值的格式以促進數據分析的過程。
這是回答“如何成為數據科學家？”時最關鍵的一點之一。 這是數據科學家最重要的職責之一。
數據科學家需要使用正確的工具和技能集來處理非結構化數據，從而揭示其中有意義的模式。 只有這樣做，數據科學家才能揭示隱藏在數據中的有用見解，這些見解可以對組織的決策策略產生積極影響。
主數據可視化
數據科學家的另一個重要職責是數據可視化和演示，這是推動業務增長的數據分析的兩個方面。 因此，數據科學家應該熟悉Tableau 、 Raw 、 D3.js 、 Visual.ly 、 NVD3等數據可視化工具，但這還不夠。
除了將數據可視化為可呈現和方便的格式外，數據科學家還應該了解可視化編碼數據的原則和實踐。
積累經驗。 從事實際項目
一旦您牢牢掌握了數據科學的所有理論方面，就該深入到該領域了。 讓自己接觸這個行業，並嘗試在互聯網上找到真正的數據科學項目。 Google Quandl 是開始尋找項目的好地方。
當您開始實時處理數據科學項目時，您會了解自己的優勢和劣勢。 隨著您繼續從事新項目，您將有機會解決您的缺陷並隨著時間的推移改進它們。
競爭
互聯網上充斥著各種網站，這些網站允許數據科學家連接到數據科學社區並找到可以與之進行富有成效的學習和競爭的同行。 Kaggle是有抱負的數據科學家的絕佳培訓平台。
作為社區的一員，您可以接觸到一群人才。 它使您有機會向同行和導師學習，以提高您的技能。
這 9 個步驟是您了解成為數據科學家的旅程所需要知道的全部內容。
總之，可以說數據科學家必須非常多才多藝，在自己內部融合從各個領域借來的一系列特徵。 是的，掌握這麼多技能需要時間，但是一旦你做到了，你就將從事一生的工作。
數據科學家：神話與現實獲得世界頂尖大學的數據科學認證。 學習行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。
我們希望我們已經回答了當天的問題。 不要三思而後行，開始吧！ 快樂學習！
成為數據科學家的正確途徑是什麼？
數據科學是一種技能，沒有一條正確的學習和掌握技能的途徑。 讓我們討論一些您可以考慮的選項。
1.獲得計算機科學、信息技術、數學和統計學的學士、碩士甚至博士學位。
2. 或者，您可以在數據分析師或初級數據科學家等入門級職位上學習，在那裡您可以同時接受培訓並獲得數據可視化、商業智能應用程序甚至關係數據庫管理的認證。 這將幫助您在獲得第一份工作之前獲得良好的經驗。
3. 掌握數據科學技能後，是時候找一份高薪工作了。
成為數據科學家必須具備哪些技能？
數據科學作為一門學科非常廣泛，優秀的數據科學家必須掌握以下內容：
1. 編程：這是數據科學家最基本的技能。 它有助於增強您的統計知識、分析大型數據庫、使用工具（如 GitHub、IDE、Kaggle 等）、開發編碼和統計編程語言（如 Python、R、SAS）的訣竅。
2. 定量分析：這是數據科學家技能的核心。 實驗設計和分析、複雜經濟或增長系統的建模以及機器學習需要定量分析技能。
3. 產品直覺：擁有產品知識有助於理解複雜系統，這些系統會生成數據科學家分析的所有數據。 它包括假設的生成、定義指標、調試分析。
4. 溝通：良好的溝通對於數據科學角色來說是必不可少的，因為它可以幫助您有效地交流見解、可視化和展示您的發現並與跨職能團隊協作。
5. 團隊合作：數據科學在可以利用跨職能專業知識的集成環境中發揮最佳作用。
數據科學家有哪些不同的工作角色？
幾乎所有主要領域都需要數據科學家，包括技術、快速消費品、物流等。 谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果和 Facebook 等公司僱傭了全球近一半的數據科學家。 從數據科學家到數據分析師，從數據工程師到數據架構師，機器學習工程師和應用程序架構師，人們可以追求各種各樣的角色。