如何成為資料科學家？ - kdnuggets

1. 識別並找出基於資料分析的問題，並檢視它們如何對客戶及其需求產生直接影響。 
2. 收集，清理和轉換，從而處理來自許多不同來源的結構化和非結構化資料。
3. 尋找資料模型中的模式，找出公司成長所需的機會和解決方案，並解決公司面臨的問題。 
4. 資料科學家的工作包括講故事的能力，這意味著他們應該能夠以他們可以理解的方式向涉眾解釋其理論和概念。

資料科學家所需的技能
 

 
資料探勘，資料分析，計算機程式設計，統計，機器學習，資料視覺化，大資料分析等等，都是有助於資料科學家專業知識的領域。為了履行資料科學家的所有角色和職責，下面將對技能進行生動描述。
 1.數學（包括統計，機率，線性代數）：
可以將數學視為資料科學技術的核心學科。這對於資料科學家而言很重要，因為在處理資料和構建資料產品時，我們需要檢視資料並從數學角度確定其紋理和圖案。如果要分析和視覺化轉換後資料的結構化形式，則必須具有良好的統計知識。線性代數也是學習資料科學不可或缺的一部分，因為它是機器學習的重要功能之一，在揭示大資料集的特徵時非常有幫助。因此，為了學習資料科學，人們應該能夠掌握數學的這些方面。 
 2.計算機程式設計：
為了構建資料模型的原型或修復複雜的資料系統，資料科學家課程必須包括對計算機程式設計的學習。通常被認為是學習資料科學所必需的重要程式語言和技術是Python，R，SAS，Perl，SQL以及其他近期和流行的技術。如果您想從事資料科學事業，那麼確實有必要對任何一種或所有這些程式語言都有很深的瞭解。有許多資料科學程式可幫助您學習所有這些程式語言，並以必要的方式幫助您學習資料科學。
 3.機器學習：
機器學習是指以提供新資料的方式來不斷學習或發展自己的方式來構建或訓練計算機或系統。從推薦引擎到自動駕駛汽車等其他新技術，公司在很大程度上依靠機器學習來改善使用者體驗。簡而言之，機器學習構成了人工智慧的核心。藉助機器學習，公司可以使他們的系統自動化，從而減少了人類的工作量，時間和精力，並使這些系統具有成本效益。資料科學家課程必須包括機器學習演算法，因為它們有助於為公司的利益做出實時決策和高價值預測。
 4.資料技能：
資料科學家的主要職責之一是始終訪問，儲存和處理資料。為了在處理資料時具有專業知識，SQL，MongoDB和Cassandra等資料庫的知識非常重要。接下來是大資料，大資料是指從多個來源以大量速率生成的大量資料。現在，這些資料無法由關聯式資料庫之類的傳統資料庫管理系統處理。大資料是可以透過Spark和Hadoop等工具解決的問題。這些是開源軟體，可用於處理資料集以及分發與大資料相關的儲存。
 5.資料整理和視覺化：
資料處理被定義為一種資料形式到另一種資料形式的轉換。這主要是在原始資料上完成的，以便於理解和使用。可以將資料視覺化視為透過統計圖形，曲線圖和資訊圖形來形成和研究資料科學的可視表示形式。為了獲得有意義的資料集以改進業務的不同部門和領域，引入了一種將資料安排到資訊報告中的過程，這稱為資料包告。 
因此，您可以找到學習資料科學並符合資料科學家職位所需的所有技能。資料科學家的工作作為職業選擇是很有趣的選擇，也是非常有益的。但是，僅學習上述所有技能不足以成為資料科學家。具有所有這些技能的專業知識是邁向資料科學職業資格的重要一步。但是還需要執行其他幾個步驟，只有將所有這些步驟結合在一起，才有資格從事資料科學工作。
 

成為資料科學家的分步指南
 考慮到每天在全球範圍內從桌上型電腦，智慧手機和許多IoT裝置生成的資料量，政府和私營部門都必須依靠資料科學家來處理和處理資料。操縱這些資料。在職業選擇方面，選擇資料科學職業是一個相對較新的方向。但是，這並不意味著它是無法實現的。在資料科學家執行資料分析時，他們通常會這樣做以建立使用機器學習和深度學習協議的預測模型。資料科學家的職責還包括確定哪種模型最適合所分析的哪種資料。由於所有模型都是當前或未來社會的近似表示，它們需要進行微調，因此需要依靠資料科學家的數學專業知識。因此，有很多事情要考慮並考慮其重要性。因此，下面是成為資料科學家所需的具體步驟。
 1.從早期階段進行準備：
準備工作始終是實現目標的基本步驟，這比儘早開始準備工作要好，也就是說，甚至在您去任何大學學習或聘請資料科學家之前，做準備都比這更好。課程？如前所述，使自己精通Java，Python，R等廣泛使用的程式語言是一個不錯的起點。同樣，學習統計和數學方面的基礎知識也可能對您有利。
 2.具有本科學歷：
擁有電腦科學，統計學，資訊科技，數學甚至資料科學（如果有）的任何學科的本科學位將對您有所幫助。這是因為，最有資格獲得資料科學工作的學生來自這些學科，以至於即使這些學科中的任何一個輔修課程也將從中獲利。除了學習您的本科學位，尋找實習機會，並要求您的前輩或教授幫助您獲得學習資料科學的機會或幫助您從事資料科學的職業，這將是您的明智之舉，因為您會獲得更多的經驗對您來說越好。 
 3.獲得入門級的資料科學工作：
大型公司經常被尋找來尋找學生或新生來填補空缺的資料科學入門級工作。因此，需要初級資料科學家和初級資料分析師的職位從事資料科學工作。現在，對於這些工作，資料科學課程可能會有所幫助，因為沒有比使用資料科學課程更好的學習資料科學的方法了。優秀學習對此是一個很好的機構，因為出色學習資料科學課程不僅高效，而且可以有效地使您輕鬆地從事這些入門級工作。
 4.獲得碩士學位或博士學位：
擁有碩士學位或博士學位將非常有幫助，因為在資料科學職業中，受僱於公司經常尋找的人，受高等教育的機會要好得多。 
 5.升職：
這些額外的學歷和高等教育，再加上經驗，可以真正促進您的資料科學事業發展，從而使您獲得急需的晉升機會。將技術技能與領導素質相結合，將為獲得更好的機會鋪平道路。學習提到的所有技能是關鍵因素，這些僅僅是使自己獲得如此高需求的資料科學家工作的附加條件。