作者 | Jane
譯者 | 火火醬 責編 | 徐威龍
出品 | AI科技大學營（ID:rgznai100）
你想成為一名資料科學家嗎？你對資料科學了解很多，想知道關于資料科學天花亂墜的宣傳都在講什麼嗎？
那好，你算是來對了地方。在過去的十年中，資料科學領域有了穩定的發展。如今，有多種方法可以進入該領域并使你成為資料科學家。并非所有人都需要你擁有理想的學曆。讓我們開始探索吧！
什麼是資料科學家？你想做什麼？
如今，資料科學和資料科學家的定義因公司而異。以作者的經驗，公司雇用的人和他們想要的人之間存在差異。資料科學是一個非常廣闊的領域，成為資料科學家并不意味着你需要了解并有能力做其背後的一切。
作者對你的第一個建議是研究資料科學的各個方面，并找出最吸引你興趣的地方。你還應該調查他們的職位和行業需求。根據這些因素做出選擇， 做出決定後，你應該考慮擷取有關資料科學特定方面的更多知識。
成為資料科學家需要學曆嗎？
這是一個很常見的問題，很難回答。作者推薦你接受高等教育，但這不是每個人都可行的選擇。實際上，這甚至不是硬性的要求。當然，學曆可能會給你帶來一份第一份工作的好處（關鍵詞是可能）。 但是，有許多人在沒有任何專門的大學學曆的情況下作為資料科學家和分析師取得了成功的職業生涯。你可能想研究可以幫助自己學習的線上課程。你應該檢查他們對參加這些課程的人的評論和成功案例，甚至嘗試與他們取得聯系。
網絡很重要。
一旦你決定了對資料科學的興趣，甚至在你的心目中有理想的工作。你需要開始與人交流，發送郵件給你理想公司的從業人員，或者你想要加入該領域的專業人員，請他們提供一些建議。他們中的大多數人可能沒有回應，但其中一些人會回應，這是非常有價值的建議。你是選擇大學學曆還是線上課程。你需要不斷更新履歷和社交資料。 LinkedIn是專業的社交網絡，你可以使用它！
選擇一種程式設計語言
Python和R語言是用于資料科學的最受歡迎的程式設計語言。一方面，R語言在過去的二十年中一直是統計和資料分析的領先語言。另一方面，Python在過去五年中已迅速成為最受歡迎和增長最快的程式設計語言之一。
數學是你的朋友
資料科學中每天使用統計資訊、回歸模型、圖形模型、基本2D和3D幾何形狀、矩陣和分布模型等。複習基礎知識，并嘗試盡可能多地學習。如果沒有良好的數學處理能力，你根本無法成為一名資料科學家。作者建議閱讀與資料科學和你所選領域有關的文章，以了解你确切需要學習哪些知識。收聽相關播客也可能會有幫助。也有許多免費的線上課程可以為你提供幫助。
做一些項目（最重要的部分）
沒有什麼可以像你自己設計的項目那樣展示自己的技能和知識。不要等到你對所做項目足夠了解為止。現在就開始使用你所知道的任何知識。這會展示你直到現在所學的知識，增進你對概念的了解，并為你提供繼續前進的信心和動力。
繼續做适合你目前水準的項目。這樣，你可以通過基本概念和進階概念來展示自己的技能。項目還将展示你的進度。盡量避免使用他人的代碼，因為它們是你的項目，這是有原因的。你可能已經從其他人那裡獲得了該項目的想法，但是項目本身應該反映你的方法和技能。
貢獻開源項目
有許多開源項目正在不斷尋找優秀的貢獻者。你甚至可以找到适合初學者的項目，并随着自己的信心而提升自己的能力。
這不僅可以提高和展示你的技能，還有助于建立關系和聯系。其他貢獻者、甚至項目負責人和項目所有者，可能會幫助你獲得第一份工作。
信心的飛躍
到現在為止，你應該擁有一些項目。你具有資格（大學學曆或線上課程證書）。而且你還有一些聯系方式可能會幫助你進入該行業。
回到開始時聯系的人， 向他們展示你這段時間的進步，并告訴他們你對他們所給的建議表示感謝。将履歷發送到盡可能多的地方可能會找到工作，但是面對面的面試總是最好的。
結論
努力工作和奉獻總會有回報。聰明的工作報酬更高。這篇指南一定會引導你成功地成為資料科學家，并幫助你完成理想的工作。即使你找到工作并加入該行業，也不要停止學習，也不要停止為社群做貢獻。這是作者送給所有資料科學愛好者的禮物。你永遠不會知道，一個更好的機會可能就在拐角處等着你。
希望這篇文章對你有用，歡迎評論區和我們讨論。
原文：
https://hackernoon.com/a-roadmap-for-becoming-a-data-scientist-yg6l321r
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