世界正在走向完全的數字化，預計未來將產生大量的數據。然而，為了理解這些數據，我們需要能夠閱讀、建模和組織數據的專家。數據科學已經成為處理數據的一種有效手段，從隨機數和數字中提取出意義。
顯然，當《哈佛商業評論》建議數據科學家擁有“21世紀最性感的工作”時，他們並不是在虛張聲勢——這不僅是當今市場上最關鍵的職位之一，而且也是收入最高的職位之一。如果你想知道如何成為一名數據科學家，我們列出了成為一名數據科學家的步驟。
步驟1:你應該問的問題
數據科學的職業需要不斷學習和提高技能，這不能是一個衝動的決定。如果你計劃在這個方向上長期衝刺，確保你有一個合適的背景和能力。先問自己以下幾個問題，看看這條路是否適合你。
-你是否有計算機科學、信息技術、數學、統計學或類似學科的教育背景?
編程語言讓你興奮嗎?
-你是一個積極主動的學習者，願意在市場之前掌握行業的訣竅嗎?
-你喜歡處理複雜的數據集來理解模式嗎?
數據科學可能是一個有回報的職業選擇，但它需要一致的努力。數據科學課程可以幫助你掌握基本要領，讓你為行業做好準備。
步驟2:數學和統計
如果你沒有技術背景，但仍然想從事數據科學方麵的職業，不要擔心。通過發展應用數學和統計領域的技能，你可以增加成為一名數據科學家的機會。市場調查顯示，相當多的數據科學家來自商業或經濟背景。如果你是一個有抱負的求職者，有類似的教育背景，溫習你的數學和統計技能作為準備步驟。
- 機器學習
- 統計建模
- 探索性數據分析
- 聚類
- 回歸分析
步驟3:機器學習
掌握機器學習的基礎知識，因為它是數據科學最重要的組成部分之一。它用於許多數據科學應用程序，從報告預測到識別數據建模模式。熟悉機器學習工具和技術將幫助您輕鬆掌握其他數據科學工具。一旦你掌握了基本的機器學習工具和功能，為數據建模設計和使用算法將變得更容易。
步驟4:編程
編程是數據科學概要的主要需求之一。學習編碼，以便閱讀和分析數據集。學習Python、R、SAS等編程語言。由於其靈活性，Python仍然是使用最廣泛的編程語言之一。在查詢語言中，SQL是最突出的，因此學習這兩種編程語言將幫助您成功地啟動數據科學職業生涯。
步驟5:溝通和可視化
- 講故事的技巧
- 將基於數據的見解轉化為決策
- Matplotlib, Tableau, Qlik Sense, Power BI
步驟6:數據綠豆
成為一名數據科學家的下一步應該是學習數據處理。這是一個在混亂的數據集中查找並丟棄冗餘數據的過程。這個清理過程是數據分析的準備步驟。數據轉換幫助數據科學家以可讀的格式分析和呈現數據。
第七步:報告
對於數據科學家來說，如果數據分析是工作的一半，那麼另一半就是報告。業務決策者參考數據報告來驅動業務和產生收入。但要讓數據有意義，就必須將其放入數據可視化工具中，如圖表、Tableau、d3.js、Raw等。數據科學家必須熟悉數據通信係統和可視化編碼的原理，以便以簡單易讀的格式表示數據。
第八步:實踐
調整數據科學技能的最佳方法是將知識應用到實踐中。一旦掌握了所有的理論知識，就可以開始從事複製公司所麵臨的現實世界數據複雜性的項目。或者，您也可以在領先的數據科學公司實習，或參加訓練營，以獲得實際數據科學應用程序的實踐經驗。
步驟9:知道的趨勢
隨時了解數據科學領域的最新發展。世界上產生的數據量每天都在增加，與此同時，數據科學也在不斷發展。數據科學家必須學習增強數據跟蹤和分析應用程序的方法，以確保資源優化。持續的學習對於數據科學家保持在他們的遊戲的頂端是至關重要的。尋找能夠促進您在數據科學方麵職業發展的教育和職業發展機會。
第十步:攻讀數據科學或相關領域的本科學位
貢獻:Debashis Gogoi
LinkedIn簡介:https://www.linkedin.com/in/debashis-gogoi/
一個人至少需要在數據科學、數學、統計學、計算機科學方麵獲得學士學位，才能有機會成為入門級數據科學家。學位還為簡曆增加了結構、實習機會、人脈和公認的學曆。然而，如果你已經獲得了不同領域的學士學位，你可能需要通過在線短期課程或訓練營專注於培養工作所需的技能。
獲得成為數據科學家所需的技能。
- 統計分析與數學
- Python編程(右)
- SQL (MySQL)
- 機器學習技術
- 數據可視化
- 溝通技巧
- 數據挖掘、清理和咀嚼
- 研究
- 數據倉庫和結構
步驟11:考慮一個專業化
需求旺盛的數據科學家通常專攻某一特定行業，或在人工智能、機器學習、研究或數據庫管理等領域發展強大的技能，然後憑借豐富的經驗和專業知識，他們的職稱變化方式與機器學習工程師、人工智能工程師、計算機視覺工程師、數據分析師、高級數據分析師、數據科學家、高級數據科學家、數據工程師等相同。專業化是增加個人收入潛力和從事對行業和領域有意義的工作的好方法。
步驟12:創建你的簡曆
一旦您完成了數據科學的教育，並在項目和實習中積累了經驗，就該創建一個作品集來展示相同的內容了。更新你的簡曆，充分突出你的數據科學技能，並開始申請相關職位。你可以參考最受歡迎的簡曆來準備麵試數據科學問題和答案．
步驟13:獲得第一份入門級的數據科學工作或實習機會
一旦獲得了正確的技能和/或專業知識，就應該為第一個數據科學角色做好準備!創建一個在線作品集來展示一些項目並向潛在雇主展示自己的成就可能會很有用。你也可以考慮一家有發展空間的公司，因為第一份數據科學工作可能沒有數據科學家的頭銜，但更可能是一個分析角色。一個人將很快學會如何在團隊中工作和最佳實踐，為更高的職位做準備。
這裏要注意一個非常重要的一點，你也應該接受實習，而不是隻找全職工作。這裏的目標是接觸該行業，並在使用真實數據的真實項目中工作。所以，一個人應該接受每一個機會來證明自己，展示自己的技能，為行業做貢獻。
步驟14:尋找額外的數據科學證書和研究生學習
有許多機構提供了關於數據科學技能和工具的課程和培訓。正如人們所說“永遠不要停止學習，因為生活從未停止教學”為了自身的發展，一個人應該不斷學習新的技能和工具，然後用它們來造福人類和世界。
喬希·威爾斯說:“數據科學家比任何軟件工程師更擅長統計，比任何統計學家更擅長軟件工程”。
數據科學家在任何一天的職責可能包括:
- 通過無定向研究解決商業問題。
- 提取大量的結構化和非結構化數據。它們使用SQL等編程語言從關係數據庫查詢結構化數據。他們通過網絡抓取、api和調查收集非結構化數據。
- 使用複雜的分析方法，機器學習和統計方法準備數據，用於預測和規定性建模。
- 徹底清理數據以丟棄不相關的信息，並為預處理和建模準備數據。
- 執行探索性數據分析(EDA)，以確定如何處理缺失數據，並尋找趨勢和/或機會。
- 發現新的算法來解決問題，並構建程序來自動化重複的工作。
- 通過有效的數據可視化和報告與管理層和IT部門溝通預測和發現。
- 建議對現有程序和戰略進行具有成本效益的更改。
不同的公司對數據科學家的工作有不同的看法。一些公司將他們的數據科學家視為數據分析師，或者將他們的職責與數據工程師結合起來，另一些公司則需要精通密集機器學習和數據可視化的頂級分析專家。
隨著數據科學家的經驗達到新的水平或更換工作，他們的職責總是會發生變化。例如，一個在中型公司獨自工作的人可能會花一天中的大部分時間來清理和咀嚼數據。提供基於數據的服務的企業的高級員工可能會被要求構建大數據項目或創建新產品。根據公司、行業和領域的不同，數據科學專業人員每天所做的工作可能會有所不同。
在遵循上述步驟之後，您的數據科學職業生涯就可以起飛了。擁有豐富的數據科學技能，獲得相關職位並不困難，特別是如果你從事過項目並有行業相關經驗的話。然而，為了在這個領域不斷成長，你必須不斷尋求挑戰，不斷學習。開始將各種商業環境視為研究數據的範圍——開始像數據科學家一樣思考。課程和證書將幫助你了解該領域的最新技術，使你在競爭中占有優勢。beplay2018官网該學院是印度首屈一指的教育機構之一，提供涵蓋數據科學所有基本知識的課程，讓專業人士為進入行業做好準備。看看一個數據科學項目為了更好地理解課程。
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