数据科学职业

对于称职的专家来说，数据科学仍然是最有前途和需求量最大的工作之一。 数据科学工作既充实又有利可图，但在该领域入门并不容易。 从事数据科学工作不需要学士学位或硕士学位。 需要的是适当的技能和专业知识。

该博客将帮助您了解许多工作路径和基本能力，以及如何开始有前途的数据科学职业。

要在数据科学领域开始成功的职业生涯，您只需要分析、机器学习、统计和神经网络等技术技能，以及解决问题、批判性思考和交流故事的能力。

数据科学职业有什么好处？

由于跨企业产生的大量数据以及有效的数据驱动决策的必要性，对数据科学能力的需求激增。

高薪：

工作经验是数据科学薪酬最重要的决定因素； 然而，入门级数据科学专业人士的平均收入高于美国的平均工资。

解决复杂问题：

数据科学家的主要职责是通过分析和处理大量原始数据来发现洞察力。 例如，您如何提高销售额？ 找出当今企业流程中未解决的问题。

随着数据在生活的许多方面被收集，从营销到健康，甚至体育和娱乐，能够从数据中提取知识是一个非常强大的位置。”

不太容易受到作业自动化的影响：

一般来说，一项工作越专业（做这项工作的人越少），自动化的可能性就越小，因为投资构建能够执行任务的机器所需的资源的动力就越小。

到那时，数据科学将是一种必要的人才，不仅限于少数专家，我们也不需要受过数据科学专门培训的人。

我对这次很乐观，因为我一次又一次地看到了领域专业知识在建立有效的数据科学管道方面的价值。 如果将正确的工具交到某个领域有能力的人手中，数据科学就可以兑现其提高效率和促成客观决策的承诺。 数据科学职位不太可能被自动化取代，但如果生产出正确的工具，数据科学家可能会成为一个利基专业。

对如何利用分析技能将数据转化为有用的见解有深刻理解的个人很有可能在数据科学领域取得成功。

成为一名数据科学家

学习基础知识

作为数据科学专业人士，您应该对数据科学的原理有透彻的了解，例如统计、概率、假设检验以及 Excel 等数据分析工具，Excel 是仍然用于检查小型数据集的经典方法之一。 您还应该熟悉 R、Python、SQL、Hadoop 等编程语言和 Tableau 和 Power BI 等数据可视化软件。

如果您有兴趣成为一名数据科学家，您可以报名参加该课程并向一位忠诚的导师学习。

选择合适的角色：

在数据科学领域，有很多工作机会。 数据可视化专家、机器学习专家、数据科学家、数据工程师等只是众多可能性中的一小部分。 进入一个角色可能比另一个更容易，这取决于你的历史和工作经验。 例如，如果你是一名软件开发人员，切换到数据工程并不难。 所以，在你清楚自己想成为什么样的人之前，你会被困在决定走哪条路和发展哪些能力上。

加入数据科学社区：

数据专业人员的主要职责是与内部和外部利益相关者合作产生重要的见解。 除此之外，许多数据科学家喜欢与类似角色的同行保持联系，以讨论新的想法和方法。 为了保持最新的数据科学主题，您可以与此类群体中的同行进行互动。

我将与您一起回顾前三个最受欢迎的数据科学社区。

卡格尔：

它是世界上最大的数据科学社区之一。 它最初是作为评估和组建各种锦标赛团队的工具而创建的。 它可以帮助您查找和发布数据集，在基于 Web 的环境中探索和构建模型，以及与其他科学家和工程师分享您的工作。 最重要的是，Kaggle 今天拥有超过 300 万活跃会员，他们可以使用该平台来贡献他们的知识和经验。

IBM 数据科学社区：

IBM 数据科学网页是众所周知的，因为它们托管了一些行业名人的博客和播客。 如果您需要行业专家的特别建议，IBM 数据科学社区是一个很好的去处。 它不像这里的其他一些社区那样欢迎新人，但这并不总是一件坏事。

编辑：

这是一个奇怪的数据科学小组，以交换模因而不是回答严肃的科学问题而闻名。 有大量的 subreddits 专门用于对论文进行深入辩论。 一些最受欢迎的子版块是 r/datascience、r/dataisbeautiful 和 r/MachineLearning。

选择语言/工具

初学者可能会问这个问题最多。 我应该使用哪种语言/工具在数据科学职业中取得成功？ 在回答这个问题之前，我想指出，工具仅用于实现； 理解这个概念更重要。 Python 是数据科学行业中使用最广泛、最简单的语言； 它是一种用户友好的语言，即使是非技术人员也可以使用。 让我简要介绍一下目前最流行的语言和工具。

虽然 Microsoft Excel 可用于数据分析，但要成为数据科学家，需要具备高级数据分析工具的知识。

稍后我们将更详细地介绍这些工具。

Python：

Python 是数据科学和机器学习最流行的编程语言，也是最流行的计算机语言之一。

数据分析、数据可视化、人工智能、自然语言处理和机器人过程自动化都可以使用 Python 编程语言实现。 Python 可用于构建 Web、移动和桌面应用程序。 除了面向对象的编程之外，它还允许过程式、函数式和其他风格的编程，以及用 C 或 C++ 编写的扩展。

它不仅被数据科学家、程序员和网络工程师使用，而且被非技术人员（如会计师、数学家和科学家）所使用，他们被其用户友好的特性所吸引。

回复：

R 编程语言是用于统计计算、图形和数据处理、分析和可视化的免费和开源环境。 R 是数据科学和高级分析最流行的语言之一，因为它被大多数数据科学家、大学研究人员和统计学家用来检索、清理、分析和呈现数据。
数据可视化工具：
数据科学专家应该能够讲述一个强大的故事并有效地使用可视化工具将他们的想法传达给观众。 让我们来看看一些业界最流行的数据可视化工具。

画面：

Tableau 是一个商业智能和数据可视化工具。 借助这种可视化分析工具，个人使用数据解决问题的方式正在发生变化。 Tableau 使数据更易于查看和理解，让企业变得更加以数据为驱动力。 它使用简单，并迅速成为现代商业智能的热门选择。 它有助于探索、管理和发现可以改变企业的数据驱动的洞察力。 它是一个功能更强大、更安全、适应性更强的分析平台。

Tableau 提供了多种工具，包括桌面、服务器、CRM 等，您可以利用它们来满足业务需求。

电源BI：

Power BI 是一组软件服务、应用程序和连接器，它们协同工作以将原始数据转换为可视化表示。 Excel 电子表格或基于云的和本地混合数据仓库的集合可用于存储信息。 Power BI 可让您轻松连接到数据源、可视化和发现重要内容，并与您选择的任何人共享您的发现。 它是业界使用最广泛的商业智能工具之一。

有效的沟通技巧

人们认为，如果他们在技术上精通，那么如果他们是一个出色的沟通者，他们就会在数据科学职业的面试中脱颖而出。 这是捏造的。 要将您的想法传达给听众，您应该具备有效的沟通技巧。

努力让你的朋友成为一个很好的沟通者。 聆听您的介绍并征求坦率的批评。 他会带你去照镜子！

如果您有良好的沟通技巧，您可以与同事讨论您的想法或在会议上证明您的情况。 任何有兴趣从事数据科学事业的人都应该具备这种能力。

结论

由于需求量很大，雇主正在数据科学领域投入大量时间和金钱。 通过采取必要的步骤，您可以在数据科学领域开始有前途的职业。 我希望这篇博客能帮助您了解如何开始有前途的数据科学职业。