渴望成為一名數據科學家？ 現在開始。

圍繞數據科學的嗡嗡聲是真實的。 高薪、不斷增加的職業機會以及與尖端技術合作是做出改變的極具吸引力的動力。

然而，進入數據科學領域可能是一個挑戰。

首先，你需要一些嚴肅的技術技能，越早開始學習這些技能，你就能越早走上真正成為數據科學家的道路。

其次，你需要說服某人冒險讓你成為一名全新的數據科學家。 我們都知道找到一份有多年經驗的工作可能需要做一些事情，但是在一個你幾乎沒有經驗的領域找到一份工作呢？ 這可能非常困難。

第三，你需要了解這個行業。 這來自時間、經驗、與數據科學家的互動以及對實際數據科學問題的挖掘。

然而，有一些方法可以讓你在很短的時間內成為一名數據科學家，而且你甚至可能不必離開現有的公司就可以做到這一點。

學習世界頂尖大學的數據科學認證課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

以下是來自真實數據科學家的關於如何開始數據科學職業的一些真實建議。

1. 複習硬技能

在一頭扎進機器學習算法之前，紮實的統計學基礎是必不可少的，這樣你才能知道哪種算法最適合應用於數據集。

學習編寫生產就緒代碼。 python中的數據結構和算法級別的編碼實踐將被證明是無價的，您將需要能夠編寫自己的代碼。

SQL 和使用數據庫的經驗是必不可少的。 畢竟，數據科學家確實整天都在處理大量數據。

學習可以很好地協同工作的技能。 沒有任何技能是獨立的，您需要結合使用它們來一次解決多個問題。

一個簡單的入門方法是通過加州理工學院獲得這個為期 9 個月的數據分析證書。 如果您已經獲得學士學位，您可以直接通過利物浦約翰摩爾斯大學攻讀數據科學碩士學位。 無需編碼經驗。

2. 發展核心軟技能

處理數據的一部分還需要能夠將數據結果傳達給不具備技術或統計知識的外部利益相關者。 這需要翻譯您的發現並使用外行術語，以便任何人都可以輕鬆理解。

結構化思維對於深入了解實際業務問題至關重要。 學習識別真正的問題，以便您可以專注於創建正確的框架或應用程序，以找到解決最多問題的解決方案。

結構化問題，以便您可以邏輯地處理它們。 一步一步地計劃它，這樣你就可以找到解決方案。 這將意味著大問題被分解成更小的塊並且更容易定位錯誤。

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3. 網絡至關重要

數據科學是相當協作的，因為您經常在團隊中工作以交付大型項目。 儘管單個組件的責任在於一位數據科學家，但解決方案通常是通過協作找到的。

甚至在進入數據科學之前，網絡就可以證明是有用的，因為它可以幫助指導你在職業道路和優勢方面的思考。

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成功秘訣：

• 如果您想轉行，請在您當前的組織中搜索數據角色。 識別問題並與數據科學/分析合作，或構建和展示解決方案，為橫向移動構建案例。
• 如果您對研究感興趣，請考慮繼續攻讀碩士或博士學位。 尋找研究您感興趣的問題的學者，併申請他們的課程以在他們的指導下學習。
• 如果您仍然是學生，請考慮解決問題並將其展示在 GitHub 或 Linked in 上以構建您的作品集。 還可以考慮參加編碼、SQL、分析和其他相關領域的短期課程。 在嘗試之前，您可以在 upGrad 探索免費課程。
• 尋找該領域的導師，最好是一位經驗豐富的專業人士，擔任您想要的職位。

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