数据科学领域的范围正在不断扩大，随着每秒产生的海量数据，对数据科学家的需求和工作量也在增加。每天都有新的算法、工具和库出现，使得进入数据科学行业变得更加困难。因此，从正确的资源开始数据科学之旅是有意义的。本文将为提供10个资源，回答任何初学者在开始数据科学之旅时可能遇到的最基本问题。
由于数据科学行业的快速增长，工作数量也在增加。然而，有一个警告！数据科学行业存在大量技能专业人员的短缺。那么，如何打破这种趋势，成为一个行业就绪的专业人员呢？这篇文章包含了14项硬技能和软技能，如数据科学基础、统计学、大数据、模型部署等，以及学习这些技能的惊人资源链接！
学习数据科学可能会令人生畏。尤其是当刚开始旅程时。应该学习哪种工具——R还是Python？应该关注哪些技术？需要学习多少统计学？需要学习编码吗？这些问题是在旅程中需要回答的众多问题之一。这个指南是一个丰富的资源，充满了行业内部人士的技巧，教如何从找到合适的工作角色到简历构建等方面导航数据科学职业。将在这里找到所有这些。
遇到过许多数据科学爱好者，他们对获得数据科学学位的利弊感到困惑。如果有同样的疑问，那么就找对了地方。数据科学认证无处不在——应该获得一个吗？是的，应该选择哪种认证？在选择认证之前，需要查看哪些指标？在这篇文章中，列出了在选择数据科学认证之前应该考虑的不同方面。
相当确定所有人都会遇到这个永恒的困境，即选择“完美”的编程语言来开始数据科学生涯。但这里没有一劳永逸的方法。每种语言都有其独特的特性和能力，使其适合某些数据科学专业人员。一些语言可能适合快速原型制作，而其他语言可能在企业层面上表现良好。所以，在这篇文章中，让一次性澄清这个困惑，看看哪种语言最适合数据科学职业目标。
数据科学是一个相对较新的领域，伴随着它的好处也带来了很多障碍！会注意到一些关键问题不断地出现——从哪里开始？学什么以及如何学？如何找到合适的数据科学资源？在这篇文章中，讨论了数据科学爱好者和初学者最常问的10个问题。这些将帮助弄清楚数据科学职业的不同方面，包括简历、面试过程和其他最佳实践！