即使您不是工程师，如何在德国建立数据科学职业

数据驱动着当今技术世界中的几乎所有行业。 因此，理解数据对几乎所有组织都至关重要。 这导致越来越多的学生渴望成为优秀组织的数据科学家。 此外，由于数据科学是一个跨学科领域，它使用不同的分析和逻辑技术和程序来提取和分析信息，因此它是一个对所有人开放的领域。

在局外人看来，你似乎需要成为一名计算机科学工程师，或者至少是一名工程师，才能在数据科学领域建立职业生涯。 然而，这是一个神话。 如果您具有 CS/IT 背景，这将是有益的，但这并不是决定您是否能够从事数据科学家职业的因素。

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在 upGrad，我们看到了几位来自不同学术背景的学生和专业人士——从科学到经济学再到统计学——他们迅速转型并在数据科学领域取得了成功，我们相信你也可以做到这一点。

在本文中，我们将探讨如何在没有工程背景的情况下成为一名数据科学家，其次，如何在德国最好的地方之一实现这一壮举并出国留学！

成为没有工程背景的数据科学家

数据科学仅适用于具有工程背景的人，这是一种普遍的误解。 尽管有些工程师确实决定从事数据科学事业，但事实并非如此。 世界上许多成功的数据科学家并不是从编码或编程开始的。

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因此，如果您来自非技术背景并希望在德国从事数据科学职业，这里有一些事情可以帮助您入门：

1. 通过更新和策划的课程提高技能

数据科学是一个动态领域——仅仅是因为它相对较新并且包含各种不同的元素。 因此，如果您刚刚开始数据科学之旅，则需要掌握更新的课程。 您可以查看在线课程或 YouTube 信息娱乐视频以获得一些想法，然后继续接受正规教育。 必须以结构化的方式执行此操作，否则很快就会变得混乱。

我们知道，从几乎无限的在线资源中整理资源是一项耗时的任务，尤其是如果您是初学者。 我们理解这一点——因此，如果您在寻找资源方面遇到困难，请在下方给我们留言，我们会尽快回复您！

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2. 获得动手能力

数据科学就是做事，而不是理论。 虽然您需要了解基本的理论概念，但归根结底，您将从事其他一些项目。 因此，要了解它在数据科学领域的实际运行情况，您可以使用您所获得的技能开始一个真实的项目，或者，如果您没有足够的信心，您可以审核一个真实的项目-life Data Science 项目密切相关，并了解工作流程。 如果你做得足够好，你将能够自己解决问题，并最终能够自己执行现实生活中的项目。

一系列现实生活中的项目也将大大有助于您进入国外更好的大学并在那里找到工作。 当你从事现实生活中的项目时，着眼于解决实质性问题，并尝试在探索和分析各种数据集的基础上提出解决方案。

尝试探索诸如——是否可以根据投票趋势预测选举结果？ 是否有可能将板球运动员的表现追溯到他们前一天晚上参加派对的推文？ 你可以分析任何东西——你需要做的就是开始！

提示：如果您找不到数据集，请查看Quandl等数据集搜索引擎。 Kaggle、Datakind 和 Datadriven 等平台在获得处理真实数据的实践经验方面也很有用。

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3. 积极参与数据科学社区

社区扮演着重要的角色——尤其是在你职业生涯的初始阶段。 建议加入 Reddit、Kaggle、Facebook、LinkedIn 等不同平台上的各种数据科学社区。 与帖子互动，尝试解决他们发布的任何问题，甚至发布您可能遇到的任何问题。 在数据科学领域建立关系和网络。 这也将使您更接近任何职位空缺或数据科学要求。

4. 参加数据科学活动、观看讲座和播客

要真正让自己沉浸在数据科学世界中发生的所有事情中，请关注各种物理和在线活动和会议——你可能会发现会引起你注意的事情。 此外，您可以浏览有关数据科学的播客和讲座系列，以获取更多知识和信息。

您可以关注三个大型会议——Strata 会议、KDD（数据科学中的知识发现）和 NIPS（神经信息处理系统）。 全球许多数据科学家专业人士和有志者参加了这次会议。 在参加这些会议时，您将了解各种技术概念并获得对事物和问题的新视角。

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5. 寻找该领域的导师

驾驭数据科学的各种细微差别是很困难的，尤其是如果你是来自非技术背景的新手。 为确保它不会让您感到不知所措，您可以找一位数据科学专业人士并以导师的身份咨询他们。 这可以通过活跃在各种平台和团体、与不同的数据科学家会面、参加会议等方式来实现。

总而言之，一定要确保你在数据科学社区中保持活跃，这样你就有一些人在寻找你。 这真的可以在找到一份数据科学工作和作为数据科学家的第一天工作之间产生差异。

6、认真准备面试

面试对每个人来说都是具有挑战性的——但如果你来自非技术背景，那就很混乱了。 数据科学面试往往包括软件工程、统计学、数据分析、数据仓库、数学等元素。 您不需要成为所有方面的专家才能完成面试，但您需要具备这一切的工作知识。

你甚至可能会被问到为什么从非技术领域转向数据科学领域，以及你对数据科学领域的看法——你还能带来什么等等。 您必须预见到这些问题并为这些问题做好充分准备。 在没有准备的情况下回答这些问题，突然被当场提出来，可能会变得很困难——所以一定要为一些你认为肯定会被问到的关键问题写一些指针。

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