如何从零开始成为一名数据科学家

你在找一份有趣、有挑战性、需求量大的工作吗?

数据科学家的职业符合所有这些条件，甚至更多。继续阅读最终的学习路径指南，详细介绍成为一名数据科学家所需的技能、知识和培训。

我们正处于由物联网和人工智能推动的第四次工业革命(或工业4.0)的中期。两者的特点都是收集、分析和交换数据——大量的数据。

毫无疑问，对数据科学技能的需求非常高，而且还在不断增长。所有行业的公司都需要这些技能，从制造商到互联网零售商、科技初创企业，甚至政府机构。这也是一份收入颇高的职业，在美国，数据科学家的平均年薪为113436美元。

因此，无论你是想通过解读大量数据来帮助企业规划营销，还是想通过研究数据相关性或模式来帮助政府将资源集中在正确的领域，数据科学领域都有你的一席之地。

如何获得数据科学家的资格并确立其职业生涯?

这篇深入的指南将解释成为数据科学家所需的步骤，以及一些建议课程，以加快你的进步。

1.获得资格证书

首先，你需要一些技术资格证书。最常见的途径是攻读学士学位或硕士学位。事实上，88%的数据科学家至少拥有硕士学位，46%拥有博士学位。

为了获得数据科学工作所需的大部分技能和知识，你应该学习数学和统计、计算机科学或工程学位。其他条件也许足够了，但这些是最常见的条件。

另外，由于数据科学家的短缺，越来越多的公司开始聘用没有正式资格证书的人。没有正式学位，你需要在相关职位上有相当多的经验，比如计算机程序员或工程师，或者能够展示很强的数学和计算技能。你还需要完成一些专业课程。

如今，你可以在网上找到由数据科学领域的专家教授的完全认证课程。电子学习平台已经成为以负担得起的价格获得专业技能的最佳途径，并正在取代正规教育机构，成为获得深度知识和技能的头号途径。

2.发展技能和知识

除了资格证书，你还需要能够展示特定的技能和专业知识。

很多人都在攻读数据科学的硕士学位，但你也可以通过其他途径获得相关知识，比如电子学习课程。根据你想要应聘的职位的要求，你可能需要:

• 了解如何使用Python或c#等语言编写代码
• 能够使用SQL
• 有使用Hadoop或类似平台的经验
• 有机器学习/人工智能经验
• 能够使用软件或平台(如ggplot, d3.js或tableau)可视化并呈现数据

在非技术技能方面，以下技能通常是雇主最看重的:

• 对细节的关注:必须能够保证数据的准确性和完整性。
• 组织能力:处理大数据集(可能有数百万个数据点)需要高级的组织技能和逻辑的、系统的方法。
• 解决问题:这个角色的主要部分包括提出新的方法来整理、解释和呈现数据。这需要解决问题的能力和“跳出思维定势”。
• 渴望学习:我们的科技世界在不断变化，包括收集数据的方法和使用这些数据的需求。数据科学家必须准备不断学习和实践新的技术和技术。
• 弹性和焦点:这些性格特征对数据科学家来说是必不可少的，因为他们经常会花很长时间在一个问题上，尝试不同的方法来解决它。
• 沟通和团队合作:大多数数据科学的工作需要你和其他人一起工作，通常来自不同的部门和学科。

3.获得工作经验

在你学习期间和之后，获得一些工作经验是一个好主意。

幸运的是，你可能会在金融、零售、制造和工程等行业中找到一些需要数据科学家的有偿工作。如果你正在努力寻找工作经验，非营利组织和慈善组织是一个好地方，尽管你可能不得不接受这些领域的无薪工作。

在数据科学领域获得宝贵经验的另一种方法是报名参加将研讨会作为课程的一部分的课程。Udemy和SuperDataScience课程提供真实生活的实践活动，让你建立你的经验水平。

各种各样的专业项目不胜枚举，但这里有几个例子可以激发你的兴趣:

• 清理数据大型、复杂的数据库系统需要经常清理、重塑和归档数据集。数据清理项目需要Python或R。
• 创建交互式数据可视化如果您喜欢以独特而有趣的格式呈现数据，这种项目将适合您。您将使用某种仪表板软件(如Dash b Plotly)为组织创建数据可视化。
• 探索性数据分析:这涉及到解释数据，提出可能揭示业务洞察力的相关问题，然后使用SQL、Python或其他编程语言回答这些问题。
• 机器学习机器学习项目有不同的复杂程度。作为初学者，坚持线性和逻辑回归项目。这些类型的项目通常用于创建模型来解释数据，并与管理人员进行交流。

建立一个包含一些不同类型的成功项目的专业作品集是很有用的，所以不要害怕尝试一些不同的专业。如果你一开始不确定该专注于哪个专业，这一点尤其正确。以下步骤将帮助你在数据科学或商业分析领域取得成功。