超级实用！学会这些，你就是下一个数据科学大师

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数据科学家作为目前市场上最热门的工作之一，市场需求只增不跌。特别是在今天，它的增长速度似乎比数据科学家的实际数量还大。

十个人中，就有一个想从事数据科学方面的工作。

而现在的时代发展趋势，是改变职业意向，成为数据科学家的最佳时机。

机不可失失不再来，这篇文章将告诉你怎么做。

咱们开始吧~

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什么是数据科学家？

数据科学家是对数据、算法和数据可视化有着深厚专业知识的专家。要成为一名数据科学家，需要具备团队合作的能力，能够理解数据结构，分析数据，设计和创建图表和图形，以及编写简洁的代码。

数据科学家的工作内容

数据科学家的工作是开发和分析数据，然后通过分析这些数据来产生洞察力。这些洞察可以通过多种方式应用，比如在各种业务决策中。并且通常用于为新产品或服务提供建议或帮助制定业务案例。数据科学家的工作涉及各种不同的数据科学主题，例如：

商业智能、网络分析、自然语言处理、社交媒体分析、预测分析、机器学习、数据挖掘等。

在LinkedIn、AngelList或其他网站上可以找到一些关键职位的列表，以及能够了解到如何申请这些职位。在这些网站上，可以浏览到所在地区的招聘信息。

数据科学家的收入如何？

数据科学家是目前业界最热门的工作之一，而且这个职业还有很多额外收入。他们的年收入在12万到18万美元之间。相比之下，软件开发人员的收入只在11万到13.5万美元之间。

当然，数据科学家的薪水高低取决于具体所担任的角色，但他们通常在分析或机器学习领域工作，以及经常使用大型数据集。

他们需要具有优秀的分析能力，编程或数据库方面的经验，以及很强的写作能力。

成为一名数据科学家需要具备哪些能力

数据科学家的需求量很大，所以，如果对这类工作感兴趣，就需要具备一套全面的技能。

所需要的一些技能包括：

- 优秀的分析能力，包括理解数据的能力

- 良好的项目管理技能，包括计划和管理项目的能力以及与他人沟通的能力

- 良好的沟通能力，以及清晰简洁的写作能力

- 能够意识到数据完整性和隐私问题的重要性，以及用户的重要性

- 优秀的量化技能，包括使用数据获得洞察力和清晰传达结果的能力

- 理解复杂信息和解释结果的能力

- 批判性思考和解决问题的能力，无论是从理解全局的角度，还是就如何解决一个特定问题作出具体决定的角度

数据科学家所需的技术技能

从技术角度来看，还需要具备以下几点能力——尤其是在申请非初级职位时：

- 精通Excel、SAS、R或Python（注：Excel是一种编程语言）

- 机器学习的经验

- 使用数据库的经验（如关系数据库或NoSQL数据库）

- 数据可视化经验

- 有很强的技术背景或计算机科学背景

- 快速学习的能力

此外，数据科学家通常是团队合作的，这意味着需要快速学习很多东西。

其实，这不全是关于数据的问题，也与信息有关，因此，如果想培养自己在这个行业取得成功所必需的技能，需要成为一个积极的学习者。

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成为数据科学家的三个步骤

现在，来讲点非常实用的：

1. 在GitHub上构建储存库并启动一个开源项目。可以从Kaggle中获取一个数据集并围绕它构建一些东西。通常分类问题会容易些。这可以磨练自己的技能，并向潜在雇主展示自己的敬业精神。

2. 加入Facebook或LinkedIn的数据科学小组和机器学习小组。试着在附近找到他们开展的聚会和会议，加入他们去认识更多的人。有人来指导总是一件好事。

3. 写更多的代码！归根结底，数据科学是一门实践技能。可以在社交媒体上去分享自己的代码——更新自己的LinkedIn档案，以便有更好的机会找到工作。

祝大家好运！成为心中理想的那个他（她）——数据科学大师。

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