從菜鳥成為數據科學家的 9步養成方案
作者:admin  來源:本站  發表時間:2016-3-28  點擊:1299

       由于數據科學和數據分析是個快速發展的領域,當前的合格申請者嚴重缺乏。這使得數據科學家對于那些有興趣,并尋找新的職業生涯的人成為有前途的和有利可圖的領域。

但如何能成為一個數據科學家呢?


       首先,各個公司對數據科學家的定義各不相同,當前還沒有統一的定義。但在一般情況下,一個數據科學家結合了軟件工程師與統計學家的技能,并且在他或者她希望工作的領域投入了大量行業知識。

       大約90%的數據科學家至少有大學教育經歷,甚至到博士以及獲得博士學位,當然,他們獲得的學位的領域非常廣泛。一些招聘者甚至發現人文專業的人們有所需的創造力,他們能教別人一些關鍵技能。

因此,排除一個數據科學的學位計劃(世界各地的著名大學雨后春筍般的出現著),你需要采取什么措施,成為一個數據科學家?

1、復習你的數學和統計技能。一個好的數據科學家必須能夠理解數據告訴你的內容,做到這一點,你必須有扎實的基本線性代數,對算法和統計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數學,但這是一個好的開始場合。

2、了解機器學習的概念?;餮笆竅亂桓魴灤舜?,卻和大數據有著千絲萬縷的聯系?;餮笆褂萌斯ぶ悄芩惴ń葑壑?,并且無需顯式編程。

3、學習代碼。數據科學家必須知道如何調整代碼,以便告訴計算機如何分析數據。從一個開放源碼的語言如Python那里開始吧。

4、了解數據庫、數據池及分布式存儲。數據存儲在數據庫、數據池或整個分布式網絡中。以及如何建設這些數據的存儲庫取決于你如何訪問、使用、并分析這些數據。如果當你建設你的數據存儲時沒有整體架構或者超前規劃,那后續對你的影響將十分深遠。

5、學習數據修改和數據清洗技術。數據修改是將原始數據到另一種更容易訪問和分析的格式。數據清理有助于消除重復和“壞”數據。兩者都是數據科學家工具箱中的必備工具。

6、了解良好的數據可視化和報告的基本知識。你不必成為一個平面設計師,但你確實需要深諳如何創建數據報告,便于外行的人比如你的經理或CEO可以理解。

7、添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧,是時候擴大你的數據科學工具箱了,包括Hadoop、R語言和Spark。這些工具的使用經驗和知識將讓你處于大量數據科學求職者之上。

8、練習。在你在新的領域有一個工作之前,你如何練習成為數據科學家?使用開源代碼開發一個你喜歡的項目、參加比賽、成為網絡工作數據科學家、參加訓練營、志愿者或實習生。最好的數據科學家在數據領域將擁有經驗和直覺,能夠展示自己的作品,以成為應聘者。

9、成為社區的一員。跟著同行業中的思想領袖,閱讀行業博客和網站,參與,提出問題,并隨時了解時事新聞和理論。目前,36大數據已開通數據科學家欄目,并且每日為大家帶來大數據行業最新最干貨的內容,歡迎大家關注微信公眾號(dashuju36)。

聽起來好像有很多?嗯,就是這樣。數據科學并不適合每一個人,但適合于有興趣的和專注的,也有令人難以置信的回報。如果你沒有足夠的錢去參加大學課程,可以找一些免費的網絡資源,完成這些步驟。

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