如今是互聯網大數據時代，所以數據科學家也成為很多數據行業人員要努力的目標。在過去的十年中，數據科學領域有了長足的發展。如今，有多種方法可以進入數據領域并成為數據科學家。那么如何成為數據科學家？下文是引導您成功地成為數據科學家，并幫助您完成理想的工作。但是這里需要注意的是，即使找到工作并加入這個行業，也不要停止學習，也不要停止為社區做貢獻。

　　什么是數據科學家？你想讓我做什么？

如今，數據科學和數據科學家的定義因公司而異。以我的經驗，公司雇用的人和他們想要的人之間存在差異。數據科學是一個非常廣闊的領域，成為數據科學家并不意味著您需要了解并有能力做其背后的一切。

我對您的第一個建議是研究數據科學的各個方面，并找出最吸引您的興趣的地方。您還應該調查他們的職位和行業需求。根據這些因素做出選擇。做出決定后，您應該考慮獲取有關數據科學特定方面的更多知識。

　　成為數據科學家需要學位嗎？

這是一個很常見的問題，很難回答。推薦高等教育，但不是每個人都可行的選擇。實際上，這甚至不是硬編碼的要求。當然，學位可能會給你帶來一份第一份工作的好處（關鍵字可能）。但是，有許多人在沒有任何專門的大學學位的情況下作為數據科學家和分析家取得了成功的職業。您可能想研究可以幫助您學習的在線課程。您絕對應該檢查他們對參加這些課程的人的評論和成功案例，甚至嘗試與他們取得聯系。

　　網絡很重要

一旦您決定了對數據科學的興趣，甚至可能夢a以求。您需要開始與人聊天。將郵件發送給您夢想中的公司的工作人員，希望在該領域工作的人，并征詢他們的意見。他們中的大多數人可能沒有回應，但其中一些人會回應，這是有價值的建議。您是選擇大學學位還是在線課程。您需要不斷更新簡歷和社交媒體資料。LinkedIn是專業的社交網絡，請使用它。

　　選擇一種編程語言

Python和R編程是用于數據科學的最受歡迎的編程語言。一方面，R在過去的二十年中一直是統計和數據分析的領先語言。另一方面，在過去的五年中，Python已迅速成為最受歡迎和增長最快的編程語言之一。

　　數學是你的朋友

數據科學中每天使用統計信息，回歸模型，圖形模型，基本2d和3d幾何形狀，矩陣，分布模型等。復習基礎知識，并嘗試盡可能多地學習。如果沒有良好的數學處理能力，您根本不會成為數據科學家。我建議閱讀與數據科學和所選領域有關的文章，以了解您確切需要學習什么。收聽相關播客也可能會有幫助。也有許多免費的在線課程可以為您提供幫助。

　　做一些項目（最重要的部分）

沒有什么可以像您制作的項目那樣展示您的技能和知識。不要等到您對制作項目足夠了解為止。現在就開始使用您所知道的一切。這將顯示您到目前為止的知識，增進您對概念的理解，并給您信心和動力繼續前進。

繼續制作適合您當前水平的項目。這樣，您可以通過基本概念和高級概念來展示自己的技能。它還將顯示您的進度。盡量避免使用他人的代碼。它們是您的項目，這是有原因的。您可能已經從其他人那里得到了該項目的想法，但是項目本身應該反映您的方法和技能。

　　貢獻開源項目

有許多開源項目正在不斷尋找優秀的貢獻者。您甚至可以找到適合初學者的項目，并隨著您的信心而提高。

這不僅可以提高和展示您的技能。它還有助于建立聯系和聯系。其他貢獻者，甚至項目負責人和所有者都可以幫助您獲得第一份工作。

　　信仰的飛躍

到現在為止，您應該擁有一些項目。您具有資格。而且您還有一些聯系方式可能會幫助您進入該行業。

回到開始時聯系的人。向他們展示您這段時間的進步，并告訴他們您對他們給您的建議表示感謝。將簡歷發送到盡可能多的地方可能會找到工作，但是面對面會議總是最好的。

以上就是關于如何成為數據科學家的全部內容，想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業。