数据科学入门指南

数据科学领域的需求不断上升，对于初学者来说，从正确的起点和计划开始是非常重要的。本文将为提供9个顶级建议，帮助更有效地导航这个充满挑战的职业道路，并轻松过渡到数据科学。

目录

• 1. 了解是否能成为数据科学家
• 2. 了解数据行业职业机会
• 3. 规划学习之旅
• 4. 不要被博士学位误导
• 5. 需要获得认证吗？
• 6. 精通编程
• 7. 确保统计学基础扎实
• 8. 开始参加黑客马拉松
• 9. 磨练必要的软技能

1. 了解是否能成为数据科学家

数据科学并非适合所有人。它涉及多种技能和偏好的结合。“如何成为数据科学家？”这个问题取决于学习路径、规划和一致性。真正需要回答的问题是，是否应该成为数据科学家。

为了平息冲动并实际思考，请自问以下问题，以确定数据科学是否适合：

• 是否喜欢数字处理和逻辑问题解决——即谜题、概率和统计？
• 是否喜欢处理/处理非结构化问题？
• 是否喜欢深入研究，并且可以花费数小时对数据进行切片和切块？
• 是否喜欢构建和呈现基于证据的故事？
• 是否总是发现自己质疑人们的假设，并且总是好奇地想知道“为什么”？
• 是否喜欢解决问题，并在智力挑战中茁壮成长？

对这些问题的回答深度将帮助了解是否应该进入数据科学的领域。

2. 了解数据行业职业机会

许多进入该行业的人对数据行业的各种职位角色感到困惑，并将其视为数据科学的一部分。由于包含多样化和相互关联的职位角色，很容易陷入这种困惑并偏离实际的职业选择。

也请阅读：

3. 规划学习之旅

为自己规划一条道路是非常重要的，以成为数据科学家。并且保持在这条道路上更加重要。许多人在这里陷入困境。他们只是无法提前规划。

“Certified AI & ML BlackBelt Plus Program”为规划了这条道路。其密集的18个月结构化路线图由具有相关经验的行业专家构建，以确保有合理的时间来理解一个概念，并以自己的节奏进行。

4. 不要被博士学位误导

不！不需要博士学位就能成为数据科学家！

为了理解这一点，让将数据科学家的角色大致分为两类：

• 应用数据科学角色
• 研究角色

了解这两个角色之间的区别非常重要。

应用数据科学主要是关于使用现有的算法并理解它们的工作原理。换句话说，它都是关于将这些技术应用到项目中。不需要博士学位来担任这个角色。

大多数人适合上述类别。看到或听到的大多数职位空缺和职位描述都是针对这些角色的。

但如果对研究感兴趣，那么是的，可能需要博士学位。从头开始创建新的算法，研究它们，撰写科学论文等——这些适合博士学位候选人的心态。如果博士学位增加了想要工作的领域，它也会有所帮助。例如，语言学的博士学位对于自然语言处理（NLP）的职业将非常有帮助。

5. 需要获得认证吗？

嗯，没有确切的答案，因为有很多方法可以成为数据科学家。

简而言之，认证确实很重要，但这是因为作为认证一部分获得的技能，而不是因为证书本身。

在过去的十年中，许多数据科学认证课程如雨后春笋般涌现，导致这些课程的泛化。现在任何人都可以参加认证并声称自己是数据科学家，但当申请工作时，情况并非如此。

需要指出的是，招聘人员更重视项目和技能集，而不是获得的证书。

归根结底，一切都归结于面试过程。面试官将从各个角度测试。因此，请确保尽可能多地练习项目，并清楚地了解基础知识。

如果选择获得认证，请确保考虑以下因素：时间、教授的技能、导师、先决条件、导师和成本。

“Certified AI & ML BlackBelt Plus Program”是一个独特的课程，强调基础理解。该课程包括100多个小时的现场课程和每周1对1的导师会议，以确保轻松理解一切。

6. 精通编程

在众多语言中，至少精通一种语言的编程是非常重要的。

如果Python是语言，那么要在这个广阔的领域中成为一个足够好的数据科学专业人士，必须熟练掌握基础Python及其操作，其基本的机器学习库如Pandas、NumPy、Scikit Learn。

此外，应该能够顺利编写自定义函数、生成器等。即使目前无法优化代码也没关系。应该能够将深思熟虑的操作转化为代码。

不需要掌握所有语言，但选择一种并随着时间的推移精通它。如果认为自己想要全面了解数据科学语言和工具，可以查看“Certified AI & ML BlackBelt Plus Program”，机器学习专家将教从简单的Pandas到高级的Keras的Excel、SQL、Python及其库！

7. 确保统计学基础扎实

统计学是数据科学的语法。

是的，是的，是的！！！需要了解统计学才能获得数据科学工作。

但不要害怕。不需要有统计学背景。但请确保掌握与数据科学相关的统计主题，因为它是基础知识的一部分。一些这些主题包括：

• 描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差）
• 推断性统计（假设检验、z检验、t检验、显著性水平、p值）
• 统计分析（线性回归、预测、逻辑回归）

这是一个粗略和基本的主题列表，必须掌握，如果找到合适的资源，这不会花费太多时间。

数据科学更多的是关于实践直觉而不是理论理解。需要对最佳算法、最佳数据清理技术等有一个概念，一旦看到数据，无论是否有深入的理论理解。黑客马拉松可以帮助建立这种直觉。

数据科学黑客马拉松是数据科学旅程中的一个重要垫脚石。有机会在数据集上练习技能，向世界展示它，甚至有机会赢得奖品。

这些黑客马拉松和比赛在过去几年中增加了很多倍，因为越来越多的人想要分得数据科学蛋糕的一块。大多数有抱负的数据科学专业人士将这些比赛包含在他们的简历中。

如果认为构建模型分析和预测未来就足够了，那么就大错特错了。这个领域周围有许多软技能需要磨练，以便有效地在各个部门构建和使用模型。

让来看看这些软技能中的一些：

• 沟通技巧——无法强调这个技能的重要性。模型的洞察力需要有效地传达给所有利益相关者，而原始的数据科学模型不能用于与参与业务决策的非技术人员沟通。
• 讲故事技巧——传达数据洞察力的方式也决定了作为数据科学家的能力。一个好的讲故事技巧的例子是将电影的每日票房收入以条形图的形式展示，而不是详细的数字形式。前者更容易分析票房何时飙升，何时下降。
• 结构化思维——从多种角度思考问题并分解问题是任何数据科学家的宝贵财富。它帮助数据科学家从多个视角考虑关于数据和目标的相关思想。
• 好奇心——作为数据科学家，需要不断提出问题。关于哪些算法、问题、从不同利益相关者的立场看最终目标等问题。这将增强对问题的理解，并帮助更好地规划模型。

在本文中，讨论了9个最重要的建议，这些建议将帮助顺利过渡到数据科学。希望本文能消除一些疑问。可以找到“Certified AI & ML BlackBelt Plus Program”作为最独特的课程之一，实际上包含了上述所有建议，并作为一站式服务帮助成为数据科学家。

以下是一些额外的资源链接，将增强每个初学者对数据科学领域的理解：