數據科學職業

對於稱職的專家來說，數據科學仍然是最有前途和需求量最大的工作之一。 數據科學工作既充實又有利可圖，但在該領域入門並不容易。 從事數據科學工作不需要學士學位或碩士學位。 需要的是適當的技能和專業知識。

該博客將幫助您了解許多工作路徑和基本能力，以及如何開始有前途的數據科學職業。

要在數據科學領域開始成功的職業生涯，您只需要分析、機器學習、統計和神經網絡等技術技能，以及解決問題、批判性思考和交流故事的能力。

數據科學職業有什麼好處？

由於跨企業產生的大量數據以及有效的數據驅動決策的必要性，對數據科學能力的需求激增。

高薪：

工作經驗是數據科學薪酬最重要的決定因素； 然而，入門級數據科學專業人士的平均收入高於美國的平均工資。

解決複雜問題：

數據科學家的主要職責是通過分析和處理大量原始數據來發現洞察力。 例如，您如何提高銷售額？ 找出當今企業流程中未解決的問題。

隨著數據在生活的許多方面被收集，從營銷到健康，甚至體育和娛樂，能夠從數據中提取知識是一個非常強大的位置。”

不太容易受到作業自動化的影響：

一般來說，一項工作越專業（做這項工作的人越少），自動化的可能性就越小，因為投資構建能夠執行任務的機器所需的資源的動力就越小。

到那時，數據科學將是一種必要的人才，不僅限於少數專家，我們也不需要受過數據科學專門培訓的人。

我對這次很樂觀，因為我一次又一次地看到了領域專業知識在建立有效的數據科學管道方面的價值。 如果將正確的工具交到某個領域有能力的人手中，數據科學就可以兌現其提高效率和促成客觀決策的承諾。 數據科學職位不太可能被自動化取代，但如果生產出正確的工具，數據科學家可能會成為一個利基專業。

對如何利用分析技能將數據轉化為有用的見解有深刻理解的個人很有可能在數據科學領域取得成功。

成為一名數據科學家

學習基礎知識

作為數據科學專業人士，您應該對數據科學的原理有透徹的了解，例如統計、概率、假設檢驗以及 Excel 等數據分析工具，Excel 是仍然用於檢查小型數據集的經典方法之一。 您還應該熟悉 R、Python、SQL、Hadoop 等編程語言和 Tableau 和 Power BI 等數據可視化軟件。

如果您有興趣成為一名數據科學家，您可以報名參加該課程並向一位忠誠的導師學習。

選擇合適的角色：

在數據科學領域，有很多工作機會。 數據可視化專家、機器學習專家、數據科學家、數據工程師等只是眾多可能性中的一小部分。 進入一個角色可能比另一個更容易，這取決於你的歷史和工作經驗。 例如，如果你是一名軟件開發人員，切換到數據工程並不困難。 所以，在你清楚自己想成為什麼樣的人之前，你會被困在決定走哪條路和發展哪些能力上。

加入數據科學社區：

數據專業人員的主要職責是與內部和外部利益相關者合作產生重要的見解。 除此之外，許多數據科學家喜歡與類似角色的同行保持聯繫，以討論新的想法和方法。 為了保持最新的數據科學主題，您可以與此類群體中的同行進行互動。

我將與您一起回顧前三個最受歡迎的數據科學社區。

卡格爾：

它是世界上最大的數據科學社區之一。 它最初是作為評估和組建各種錦標賽團隊的工具而創建的。 它可以幫助您查找和發布數據集，在基於 Web 的環境中探索和構建模型，以及與其他科學家和工程師分享您的工作。 最重要的是，Kaggle 今天擁有超過 300 萬活躍會員，他們可以使用該平台來貢獻他們的知識和經驗。

IBM 數據科學社區：

IBM 數據科學網頁是眾所周知的，因為它們託管了一些行業名人的博客和播客。 如果您需要行業專家的特別建議，IBM 數據科學社區是一個很好的去處。 它不像這裡的其他一些社區那樣歡迎新人，但這並不總是一件壞事。

編輯：

這是一個奇怪的數據科學小組，以交換模因而不是回答嚴肅的科學問題而聞名。 有大量的 subreddits 專門用於對論文進行深入辯論。 一些最受歡迎的子版塊是 r/datascience、r/dataisbeautiful 和 r/MachineLearning。

選擇語言/工具

初學者可能會問這個問題最多。 我應該使用哪種語言/工具在數據科學職業中取得成功？ 在回答這個問題之前，我想指出，工具僅用於實現； 理解這個概念更重要。 Python 是數據科學行業中使用最廣泛、最簡單的語言； 它是一種用戶友好的語言，即使是非技術人員也可以使用。 讓我簡要介紹一下目前最流行的語言和工具。

雖然 Microsoft Excel 可用於數據分析，但要成為數據科學家，需要具備高級數據分析工具的知識。

稍後我們將更詳細地介紹這些工具。

Python：

Python 是數據科學和機器學習最流行的編程語言，也是最流行的計算機語言之一。

數據分析、數據可視化、人工智能、自然語言處理和機器人過程自動化都可以使用 Python 編程語言實現。 Python 可用於構建 Web、移動和桌面應用程序。 除了面向對象的編程之外，它還允許過程式、函數式和其他風格的編程，以及用 C 或 C++ 編寫的擴展。

它不僅被數據科學家、程序員和網絡工程師使用，而且被非技術人員（如會計師、數學家和科學家）所使用，他們被其用戶友好的特性所吸引。

回复：

R 編程語言是用於統計計算、圖形和數據處理、分析和可視化的免費和開源環境。 R 是數據科學和高級分析最流行的語言之一，因為它被大多數數據科學家、大學研究人員和統計學家用來檢索、清理、分析和呈現數據。
數據可視化工具：
數據科學專家應該能夠講述一個強大的故事並有效地使用可視化工具將他們的想法傳達給觀眾。 讓我們來看看一些業界最流行的數據可視化工具。

畫面：

Tableau 是一個商業智能和數據可視化工具。 借助這種可視化分析工具，個人使用數據解決問題的方式正在發生變化。 Tableau 使數據更易於查看和理解，讓企業變得更加以數據為驅動力。 它使用簡單，並迅速成為現代商業智能的熱門選擇。 它有助於探索、管理和發現可以改變企業的數據驅動的洞察力。 它是一個功能更強大、更安全、適應性更強的分析平台。

Tableau 提供了多種工具，包括桌面、服務器、CRM 等，您可以利用它們來滿足業務需求。

電源BI：

Power BI 是一組軟件服務、應用程序和連接器，它們協同工作以將原始數據轉換為可視化表示。 Excel 電子表格或基於雲的和本地混合數據倉庫的集合可用於存儲信息。 Power BI 可讓您輕鬆連接到數據源、可視化和發現重要內容，並與您選擇的任何人共享您的發現。 它是業界使用最廣泛的商業智能工具之一。

有效的溝通技巧

人們認為，如果他們在技術上精通，那麼如果他們是一個出色的溝通者，他們就會在數據科學職業的面試中脫穎而出。 這是捏造的。 要將您的想法傳達給聽眾，您應該具備有效的溝通技巧。

努力讓你的朋友成為一個很好的溝通者。 聆聽您的介紹並徵求坦率的批評。 他會帶你去照鏡子！

如果您有良好的溝通技巧，您可以與同事討論您的想法或在會議上證明您的情況。 任何有興趣從事數據科學事業的人都應該具備這種能力。

結論

由於需求量很大，雇主正在數據科學領域投入大量時間和金錢。 通過採取必要的步驟，您可以在數據科學領域開始有前途的職業。 我希望這篇博客能幫助您了解如何開始有前途的數據科學職業。