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通往数据科学之路

Jane | 撰文

数智君 | 翻译

想成为一名数据科学家吗?你一定听过太多关于数据科学的新闻,想知道这铺天盖地的宣传到底在说什么吗?那你来对地方了!数据科学领域在过去的十年间有了长足的发展。如今,有很多方法可以让你投身到数据科学领域并成为一名数据科学家,并不一定要求您拥有一个理想的学位。好,让我们开始吧。 
 

数据科学家是什么?先想想你希望做什么

不同的公司对数据科学和数据科学家的理解并不相同。以我的经验,公司希望雇到的人和他们实际雇到的人,总是无法完全吻合的。数据科学是一个非常广阔的领域,成为一名数据科学家并不意味着你需要通晓并掌握该领域内所有的知识。
所以我的第一个建议是好好研究一下数据科学的不同方向,找到你最感兴趣的那一个,然后再去调查一下这些方向相关的职位和行业需求。根据这些事实再做选择。一旦决定后,你就要加强这个特定方向的知识积累。 
 
学历是成为数据科学家的必要条件吗?
这个问题经常被问起,却很难有令人满意的答案。接受更高的教育当然是更好的选择,但并非人人都能实现。事实上,学历甚至不是硬性要求。诚然,学历在第一次找工作时可能会让你握有一些优势(请注意,我说的是“可能”)。但是,也有许多人并没有专门的大学学位,却一样拥有成功的数据科学家和数据分析师职业生涯。你最好寻找一些可以帮助你学习的在线课程。选择课程时,你应该看看曾经的学员的总结和成功故事,甚至可以试着直接联系他们。
 

网络非常重要

一旦你立志投身数据科学领域,甚至已经确定了梦想的职位,你就需要开始与人交流。给你梦想加入的公司的职员和你希望投身的领域的专业人士发邮件,征求他们的建议。可能仅有少数人回复你,但这些建议非常有价值。无论你决定上大学还是在线学习,你都需要不断更新你的简历和社交媒体资料。LinkedIn是职场社交网络,就用它! 
 
选择一门编程语言
Python和R语言是数据科学领域最流行的编程语言。一方面,R在过去20年中一直是统计和数据分析的领先语言。另一方面,Python是过去5年成长最快的语言,这也让它迅速成为最流行的编程语言之一。 
 
和数学交朋友
数据科学领域每天都要用到统计学、回归模型、基础的平面几何和立体几何、矩阵和分布式模型等等。复习基础知识并尽可能地多学一些吧,没有良好的数学处理能力,你根本无法在数据科学家之路上走远。我建议你阅读一些数据科学以及和你选择领域相关的文章,以便确切了解你需要学习什么。收听相关的播客也会有帮助,当然还有很多免费的在线课程。 
 
动手做项目(这一点最重要)
没有什么比做项目更能展示你的技能和知识。别等你有了足够多的知识才去做项目,就用你目前掌握的知识立刻动手。这能够检验你当前的知识,提升你对概念的理解,并给你坚持的信心和动力。
坚持做适合你当前水平的项目,利用基本概念同样能够展示你的技能,和利用高级概念没什么区别。而且这还能显示你的进步过程。不要直接使用别人的代码,因为你在做自己的项目。你可能会从别人的项目那儿得到灵感,但你的项目应该反映你自己和方法和技能。 
 
贡献开源项目
有许多开源项目正不断寻找优秀的贡献者。你可以先找一些适合初学者的项目,然后随着经验的积累不断进阶。
这不但可以展示你的能力,更重要的是可以帮助你建立交流和联系。其他贡献者,甚至是项目负责人或项目所有者,都可能在你寻求第一份工作时帮到你。 
 
信心的质变
至此,你拥有了不少项目经验,也拥有了大学学历或在线课程证书这样的资质,还拥有了可以帮助你进入这个行业的联系方式。
这时你可以再次联系我们开头所说的那些业内人士。向他们展示这段时间你是如何提升的,感谢他们给予你的宝贵建议。然后你可以将简历发送给尽可能多的公司,这也许就会给你带来一份工作。当然,直接登门求职是最好的方式。 
 
总结
全情投入和努力工作总能得到回报,而聪明地工作能得到更多回报。我确信这份指南能帮助你成为一名成功的数据科学家并找到一份理想的工作。但即便你已经得到工作并踏入行业,也千万不要停止为开源社区做贡献,更不要停止学习。这是我送给所有有志在数据科学领域取得一番成就的人的礼物。你永远不会知道,一个更好的机会是不是就在前面拐角处等着你。

原文链接:
https://hackernoon.com/a-roadmap-for-becoming-a-data-scientist-yg6l321r
* 本文为中兴数据智能翻译文章

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