如何成为一名数据科学家？

数据科学是一个既能带来智力挑战又能带来分析回报的领域。它使你始终站在新技术的最前沿。如今，随着越来越多的企业依赖大数据，数据科学家的需求量也越来越大。需求的增加是因为大数据对公司做出明智决策至关重要。

作为一名数据科学家，我分析复杂的 数据集 以发现影响这些决策的见解。如果你想成为一名数据科学家，你需要在统计学、机器学习和数据分析方面打下坚实的基础。这是一份必须不断学习的工作，因为数据和技术的世界在不断变化。

在这里，我将介绍开始数据科学职业生涯所需的所有知识，包括一种学习基本知识的引人注目的方法。我选择数据科学作为分析领域的热门职业之一。你可以在下面找到更多关于这个职位和其他职位的信息，让我们一起深入了解吧...

数据科学家做什么？

数据科学家 分析数据 深入分析，以提供有用的见解。他们与业务环境中的各个团队合作，建立强大的分析基础。这包括创建从不同来源收集、获取和清理数据的方法。整理和检查数据后，他们会制定解决方案，并与更大的企业分享他们的发现。

数据科学家还与数据工程师、分析师、IT 架构师、应用开发人员和业务利益相关者等其他专业人员密切合作。通过将原始数据转化为可操作的知识，他们在弥合复杂数据与战略性业务决策之间的差距方面发挥着至关重要的作用。这种协作努力有助于企业做出明智的选择。

数据分析师与数据科学家：有什么区别？

数据分析师和数据科学家都处理数据，但角色和职责不同：

数据分析师通常专注于理解现有数据，以提供有用的见解。他们通常使用较简单的工具和模型进行分析。

数据科学家的职责更为广泛。他们分析数据，提出需要答案的问题。他们使用更复杂的工具和模型（如机器学习算法）来获得更深入的见解。

数据分析师利用已知的和现成的数据开展工作，而数据科学家则探索更广泛的可能性，深入挖掘数据以发现新信息。这使得数据科学家的职责更多涉及发现和创新。

如果您有兴趣了解更多差异，请阅读我的 比较数据收集和数据分析的文章.

为什么要成为数据科学家？

考虑从事数据科学工作有几个令人信服的理由。这一领域回报丰厚，工作环境充满挑战和激情。作为一名数据科学家，您必须了解最新的技术趋势，并在充满活力的氛围中工作。

如果你天生好奇，喜欢解决问题，喜欢与数据和技术打交道，那么数据科学可能就是你的理想职业。数据科学家的就业市场正在蓬勃发展。根据 Statista 的数据，大数据市场预计将从 2022 年的 $70 亿美元增长到 2027 年的 $1030 亿美元。同样 美国劳工统计局 预测，从 2021 年到 2031 年，数据科学领域的就业岗位将增加 36%，远高于全国平均 4% 的就业增长。

数据科学职业越来越受欢迎，排名也越来越靠前。美国新闻与世界报道》将数据科学家列为第三好的科技工作、STEM 领域第六好的工作以及总体第六好的工作。Glassdoor 也将其列为 2022 年美国第三好的工作。

此外，经济回报也很诱人。 平均工资 数据科学家的年薪约为 $102,000 美元，反映了这一领域的高需求和丰厚回报。

数据科学家需要具备哪些资质？

关于学位是否是成为数据科学家的必要条件的讨论一直在进行。虽然许多专业人士通过各种途径进入这一领域，但拥有学位还是很有帮助的。

大多数雇主更青睐拥有以下学位的求职者 计算机科学数据科学、数学、统计学、工程学或物理学。有些课程甚至为拥有任何学位的人提供培训，帮助他们成为数据科学家。数据科学家的基本技能包括熟练掌握 Python、R、SQL 和 Julia 等编程语言。

许多人通过自学来学习数据科学，按照自己的节奏掌握技能。这种自学方法非常实用，尤其是在辅以我们的数据科学家与 Python 轨道等课程的情况下，这些课程能让学习者掌握基本的数据科学技能。

此外，获得认证还有助于向潜在雇主证明您的技能。这些认证证明了您在数据科学方面的决心和专业知识，使您成为这一不断发展领域职位的有力候选人。

数据科学家需要哪些技能？

要在数据科学领域取得成功，你需要掌握不同的技能。有些是技术性的，比如编程，而另一些则涉及如何与人合作。掌握这两种技能有助于您理解数据，与他人合作解决问题，并根据您的发现做出决策。

硬技能

以下是你要成为一名成熟的数据科学家所需要掌握的技术技能（具体的技能各有不同）：

• 统计和数学
• Python
• 机器学习
• 数据可视化
• SQL 和 NoSQL
• 大数据
• 自然语言处理
• 云计算
• R
• 深度学习

软技能

以下是数据科学家必备的跨职能技能，通常被称为 "强大技能 "或 "人类技能"：

• 批判性思维
• 交流
• 解决问题
• 团队合作
• 商业头脑
• 讲故事

数据科学家的平均工资是多少？

数据科学的薪资因地域而异。例如，Glassdoor 根据 18,000 份薪资报告得出的平均年薪为 $117,212，而 PayScale 根据 7,280 份资料得出的年薪为 $97,318。

数据科学经理的年薪最高，从 $113,000 到 $230,000 不等。数据科学家和数据工程师的薪水通常差不多，科学家从 $82,000 到 $167,000 不等，工程师从 $76,000 到 $166,000 不等。

公司规模也会影响薪酬，员工人数超过 1,000 人的大公司的年薪中位数为 $90,000 至 $110,000 元。中型公司（26 至 1000 名员工）的年薪约为 $80,000 美元，而小型公司和初创企业（2 至 25 名员工）的年薪约为 $60,000 美元。

如何成为一名数据科学家？

如果您对开始数据科学家之旅感到兴奋，您可能会想知道如何开始。下面，我们列出了帮助您成为数据科学家的八个步骤。请记住，具体要求可能会有所不同，但这些都是通常提到的一些步骤。

1.学习数据整理、数据可视化和报告

数据整理对于数据科学家来说至关重要。它包括清理和整理原始数据，以便更好地分析数据。Python 中的 pandas 等工具常用于这项工作。报告和数据可视化也至关重要。它们有助于有效地展示数据。

掌握这些技能对于利用数据产生影响至关重要。有多种数据可视化工具可供选择，具体取决于您的需求和目标。通过学习数据处理和可视化，您将能够更好地处理大型复杂数据集，并将您的发现清晰地传达给他人。

2.加深对统计学、数学和机器学习的理解

要想在数据科学领域取得优异成绩，加强统计、数学和机器学习技能非常重要。虽然不一定需要正式学位，但掌握微积分、线性代数和统计学还是很有帮助的。了解微积分有助于创建机器学习的优化算法，而线性代数则有助于处理矩阵和向量等任务。

统计学对于构建机器学习模型和做出数据驱动型决策至关重要。有一些资源（如 R 课程）可以帮助您提高这些方面的能力。例如，您可以学习用于优化模型的梯度下降，或者深入研究统计建模，以便从数据中获得更好的见解。通过磨练这些技能，您将在数据科学之旅中更好地应对真实世界的数据挑战。

3.学习处理大规模数据

作为一名数据科学家，您经常需要处理海量数据。如今，每个人都在产生大量数据，数据量变得更加庞大，处理起来也更加棘手。不过不用担心，对于那些能够利用大数据的人来说，大数据蕴含着大量有价值的见解。

您可以使用 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云平台来处理大数据。这些平台为管理和处理大型数据集提供了强大的工具。Apache Spark 是另一种用于大数据任务（包括处理、分析甚至机器学习）的便捷工具。

如果您热衷于学习，我们的 PySpark 课程涵盖了处理大量数据进行分析的基础知识。因此，赶快加入我们，开始掌握大数据世界吧！

4.学习编码

如果你想学习处理数据的编码，可以从 Python 和 R 开始。在 Python 和 R 之后，Julia 也是一个不错的选择，它是专门为处理数据而设计的，而且快速易懂。

Java 是另一个不错的选择，尤其适用于大数据项目。它速度快，与 Hadoop 和 Spark 等工具配合良好。如果要处理庞大的数据集，还应该学习 Scala、C/C++、JavaScript、Swift、Go、MATLAB 或 SAS。它们在处理数据方面都各有所长。

5.了解数据库

查询语言结构化查询语言（Structured Query Language）对数据科学家来说超级重要。它能帮助他们在关系数据库中快速有效地管理结构化数据。在收集和整理数据时，SQL 是您的首选工具。

使用 SQL，您可以做很多事情，比如查询数据库、组织和准备数据，甚至做实验。此外，它还经常与 Python 协同工作。一些库（如 SQLite、PostgreSQL 和 MySQL）可以帮助你无缝连接不同的数据源。因此，如果你对数据科学感兴趣，熟练掌握 SQL 是明智之举。

6.结识其他数据科学家并积累经验

要做好一名数据科学家，积累大量经验和实践是必不可少的。通过与其他数据科学家合作，您可以学到很多东西，并变得更好。加入数据科学家聚会的群组是寻找朋友和学习新知识的绝佳途径。在这些小组中，您可以共同开展项目。这有助于您利用所学知识解决实际问题。

您还可以在线开展不同的数据科学项目。这样，您就可以在电脑上解决现实世界中的问题。获得这种实践经验是了解数据科学所用工具和方法的关键。

7.实习或申请工作

在积累了技能之后，是时候在实际环境中运用它们了。一旦准备好担任数据科学家的角色，就可以考虑申请实习或工作。要吸引潜在雇主的眼球，展示自己技能的强大作品集必不可少。此外，通过练习常见问题和场景，为数据科学家面试做好准备。

实习提供了宝贵的实践经验，而求职则提供了加入团队和参与项目的机会。凭借您的技能和作品集，您将为数据科学职业生涯的下一步做好充分准备。

8.与社区互动

要跟上瞬息万变的数据科学世界，与社区保持联系至关重要。参与 LinkedIn、Twitter、Discord 和 Reddit 等各种平台，在这些平台上，充满活力的社区会分享见解和最新信息。

关注数据科学领军人物、利基网站和博客，随时了解趋势和发展。参与讨论、寻求建议并贡献自己的想法。与志同道合的人接触，可以扩大你在该领域的知识面和人际网络。

成为数据科学家的教育途径

要成为一名数据科学家，你有不同的途径可供选择：

在线课程和认证： 许多网站都提供帮助您学习数据科学技能的课程。您还可以获得数据专家认证。

本科学位 数据科学、计算机科学或相关专业的学士学位为您打下了坚实的基础。

硕士学位： 如果您想专业化或学习高级技能，可以攻读数据科学硕士学位。

数据科学训练营： 这些强化培训课程可以帮助你快速掌握实用技能。对于那些希望获得实践经验的人来说，这是一个不错的选择。您可以探索各种 数据科学训练营 以找到最适合您的方案。

成为一名数据科学家是一个令人兴奋的旅程，充满了收获。在数据驱动的当今世界，数据科学家的角色比以往任何时候都更加重要。无论你是好奇心强、希望获得高薪，还是喜欢做出基于数据的决策，成为一名数据科学家都能为你提供很多机会。

结论

在本指南中，我介绍了成为数据科学家的不同途径，如上学或在线学习。数据科学家的就业市场正在快速增长，你可以从事许多不同的工作，比如与数据、机器或业务相关的工作。

如果你喜欢解决问题并与数字打交道，那么成为一名数据科学家可能非常适合你。今天就开始你的旅程，发现在这个领域你可以做的所有很酷的事情！

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