渴望成为一名数据科学家？ 现在开始。

围绕数据科学的嗡嗡声是真实的。 高薪、不断增加的职业机会以及与尖端技术合作是做出改变的极具吸引力的动力。

然而，进入数据科学领域可能是一个挑战。

首先，你需要一些严肃的技术技能，越早开始学习这些技能，你就能越早走上真正成为数据科学家的道路。

其次，你需要说服某人冒险让你成为一名全新的数据科学家。 我们都知道找到一份有多年经验的工作可能需要做一些事情，但是在一个你几乎没有经验的领域找到一份工作呢？ 这可能非常困难。

第三，你需要了解这个行业。 这来自时间、经验、与数据科学家的互动以及对实际数据科学问题的挖掘。

然而，有一些方法可以让你在很短的时间内成为一名数据科学家，而且你甚至可能不必离开现有的公司就可以做到这一点。

学习世界顶尖大学的数据科学认证课程。 获得行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。

以下是来自真实数据科学家的关于如何开始数据科学职业的一些真实建议。

1. 复习硬技能

在一头扎进机器学习算法之前，扎实的统计学基础是必不可少的，这样你才能知道哪种算法最适合应用于数据集。

学习编写生产就绪代码。 python中的数据结构和算法级别的编码实践将被证明是无价的，您将需要能够编写自己的代码。

SQL 和使用数据库的经验是必不可少的。 毕竟，数据科学家确实整天都在处理大量数据。

学习可以很好地协同工作的技能。 没有任何技能是独立的，您需要结合使用它们来一次解决多个问题。

一个简单的入门方法是通过加州理工学院获得这个为期 9 个月的数据分析证书。 如果您已经获得学士学位，您可以直接通过利物浦约翰摩尔斯大学攻读数据科学硕士学位。 无需编码经验。

2. 发展核心软技能

处理数据的一部分还需要能够将数据结果传达给不具备技术或统计知识的外部利益相关者。 这需要翻译您的发现并使用外行术语，以便任何人都可以轻松理解。

结构化思维对于深入了解实际业务问题至关重要。 学习识别真正的问题，以便您可以专注于创建正确的框架或应用程序，以找到解决最多问题的解决方案。

结构化问题，以便您可以逻辑地处理它们。 一步一步地计划它，这样你就可以找到解决方案。 这将意味着大问题被分解成更小的块并且更容易定位错误。

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3. 网络至关重要

数据科学是相当协作的，因为您经常在团队中工作以交付大型项目。 尽管单个组件的责任在于一位数据科学家，但解决方案通常是通过协作找到的。

甚至在进入数据科学之前，网络就可以证明是有用的，因为它可以帮助指导你在职业道路和优势方面的思考。

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成功秘诀：

• 如果您想转行，请在您当前的组织中搜索数据角色。 识别问题并与数据科学/分析合作，或构建和展示解决方案，为横向移动构建案例。
• 如果您对研究感兴趣，请考虑继续攻读硕士或博士学位。 寻找研究您感兴趣的问题的学者，并申请他们的课程以在他们的指导下学习。
• 如果您仍然是学生，请考虑解决问题并将其展示在 GitHub 或 Linked in 上以构建您的作品集。 还可以考虑参加编码、SQL、分析和其他相关领域的短期课程。 在尝试之前，您可以在 upGrad 探索免费课程。
• 寻找该领域的导师，最好是一位经验丰富的专业人士，担任您想要的职位。

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