为什么成为数据科学家比你想象的容易？

自从数据科学家的工作成为21世纪最性感的工作之后，来自科技领域各行各业的人们一直在努力成为一名数据科学家。不幸的是，许多有志者放弃了这个想法，认为成为数据科学家将是非常困难的，并且资源数量有限。

如果你属于联盟，我们可以肯定地告诉你一件事 – 这不是一项艰巨的任务。在本文中，我们将讨论所需的步骤以及您可以用来成功成为数据科学家的众多途径。

在我们深入研究之前，这里有一些你应该记住的建议。

• 如果您来自一个完全不同的领域，您不能通过简短的在线认证计划或7天的证书计划成为数据科学家。
• 你应该对它有现实的期望，并知道实现你的职业目标究竟需要什么。成为数据科学家所需的技能需求量很大，而且收入也很高，因为他们很难获得。所以，你应该准备好付出一些努力。
• 在您开始成为数据科学家的旅程之前，您应该清点现在的技能和目标。答案将指导您如何到达那里。

我们开始讨论吧。

什么是数据科学家？

简而言之，数据科学家是一个捕获和分析数据的人，目的是得出结论。

数据科学家经常开发高度先进的算法，用于确定模式并将数据从统计数据和数字中抽取到对公司或企业有用的东西。

从本质上讲，他们在大量数据中寻找意义。

谁可以成为数据科学家的好人选？

数据科学家的特点是什么？你怎么能确定你是否有成为数据科学家的人？由于许多特征适用于这些专业人士，因此您可能会持有其中一个或多个特征。

最重要的是，你需要有一种天生的好奇心，不断鼓励不断追求学习。

有了这么多的数据点和不同的领域需要分析，数据科学家必须有一种固有的好奇心，这将促使他/她找到答案。还有其他特点，如强大的专注能力，创造力，对细节的适当关注等，所有这些都将帮助你成为一名数据科学家。

成为数据科学家的一般步骤

虽然成为数据科学家有不同的途径，但通常要求拥有计算机科学，信息技术，统计学，数学等学士学位。您还可以获得这些领域的硕士学位，成为数据科学家。 。

有些机构提供数据科学学位，这可以是获得必要技能以及获取大量计算机，分析技术和统计学等技术信息的绝佳选择。

要记住的关键事项

在我们开始讨论成为数据科学家的资源之前，我们应该记住一些常见但非常重要的事情。

• 数据科学不是在真空中完成的。因此，每个行业都需要不同的编程语言，技能和资格。在努力成为数据科学家的过程中，您应该将初始搜索限制在单个行业，以减少要研究的主题数量并轻松找到相关项目。
• 首先选择一种编程语言并坚持下去。不要一直改变这种选择和研究，以免减慢进度。
• 在项目工作的同时，尝试通过价格/辅导来增加学习。尝试开发一个项目，让您应用数据科学的技能。
• 从小型资源开始。有大量的资源可以让你学习数据科学的基础知识。找到一组好的资源，从中学习，然后切换资源以学习更多高级主题或磨练您最近获得的知识和技能。拿起套装时，请记住它应涵盖不同的主题。
• 加入与数据科学相关的不同社区可以帮助您在很大程度上成为数据科学家。您可以通过参加数据科学活动，订阅数据科学新闻简报，加入数据科学等在线社区来实现这一目标。
• 尝试找一位能在整个旅程中为您提供帮助的导师。导师只是一位值得信赖且经验丰富的老师或辅导员。
• 保持清晰的动机。这非常重要，因为成为数据科学家的过程有时会很困难，这可能会让你失去动力。凭借强大而明确的动力，您将能够度过艰难时期。

资源成为数据科学家

以下是可用于成为数据科学家的全面资源列表。我们来看看它们。

在线价格

有些网站提供数据科学在线价格 – 包括初学者和专业人士。例如，您可以考虑“哈佛大学数据科学证书”价格，该价格涵盖数据科学中的不同类型的方面，如数据管理，数据采样，预测，数据分析等。

加州大学伯克利分校信息学院的MIDS（信息与数据科学硕士）是另一门数据科学价格，针对那些希望使用复杂数据来解决问题的专业人士。

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我在这里写到了这一点。

教程

一些引人入胜的教程由不同的网站提供，可以帮助您了解数据科学的主要概念。

例如，分析Vidhya提供了一个全面的教程列表，可以帮助您学习数据科学与R以及编程的基础知识。它还可以帮助您学习预测建模，数据探索，数据处理等。

Topcoder是另一个提供教程的网站，专注于数据科学中涉及的不同概念。他们还就众多主题提供真实，实用的建议，以帮助那些刚接触该领域的人。

新手营

数据科学训练营专为来自各种技术背景的学生而设计。他们提供强大的，简短的培训价格，完美地为具有一些数据背景的学生设计。最重要的是，训练营旨在填补知识空白。训练营通常为参与者提供理论与实践的完美平衡。

这些技术背后的概念通常由经验丰富的讲师在讲座中解释，其中材料为学生提供了坚实的基础。训练营有不同的教育要求加入。有一些训练营提供初学者的价格，而其他一些可能提供高级价格。

训练营通常提供3-6个月的计划，可以帮助参与者成为数据科学家。参加训练营有很多好处。

• 首先，他们中的大多数提供在线价格以及兼职和夜间价格，以适应在职学生的日程安排。
• 其次，与传统的学位价格相比，训练营的成本要低得多，也要短。
• 第三，他们中的大多数提供职业服务，例如交易所机会，准备面试，以及毕业后的职业指导等。

例如，您可以查看由数据科学著名机构Magnimind Academy提供的短期价格和训练营。

关于工作角色的事情要记住

在您开始成为数据科学家之前，建议您通过一些工作板并在您所选择的行业中寻找数据科学家的职位。会有一些你不感兴趣的职位。因此，您无需完成这些职位的技能要求。

此外，还有一些职位有要求。在预算和目标时间范围内达到这些目标是不现实的。例如，如果一个职位需要博士学位。而且你没有拿​​到一个，如果不首先回到学校就可能是不现实的。定义具体目标同样重要。这些将帮助您确定成为数据科学家所需的要求。

结论

上面的阅读应该帮助你理解，成为一名数据科学家可能并不像你想的那样困难。所有这一切都归功于目前不同的在线教育平台的最佳表现。专注于他们的关键原因是他们正在培养已经很有才华的候选人。通过它们，学生可以按照自己的方便和节奏学习。你甚至可以查看他们和其他一些论坛，你可能会发现很多非常有用的信息。

当然，你需要培养很多其他技能才能成为数据科学家。在这篇文章中，我们试图给出一个关于实现目标的实际难度级别的提示。同样重要的是要理解，虽然您可能不需要对与数据科学相关的每种技术有非常深入的了解，但您需要对它们有足够的清晰度来抽象技术过程。

最后，这些职位具有竞争力，并非极难实现。在成为数据科学家的过程中保持动力的理想方法是继续学习和练习，同时牢记您的目标。

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