如今是互联网大数据时代，所以数据科学家也成为很多数据行业人员要努力的目标。在过去的十年中，数据科学领域有了长足的发展。如今，有多种方法可以进入数据领域并成为数据科学家。那么如何成为数据科学家？下文是引导您成功地成为数据科学家，并帮助您完成理想的工作。但是这里需要注意的是，即使找到工作并加入这个行业，也不要停止学习，也不要停止为社区做贡献。

 什么是数据科学家？你想让我做什么？

如今，数据科学和数据科学家的定义因公司而异。以我的经验，公司雇用的人和他们想要的人之间存在差异。数据科学是一个非常广阔的领域，成为数据科学家并不意味着您需要了解并有能力做其背后的一切。

我对您的第一个建议是研究数据科学的各个方面，并找出最吸引您的兴趣的地方。您还应该调查他们的职位和行业需求。根据这些因素做出选择。做出决定后，您应该考虑获取有关数据科学特定方面的更多知识。

 成为数据科学家需要学位吗？

这是一个很常见的问题，很难回答。推荐高等教育，但不是每个人都可行的选择。实际上，这甚至不是硬编码的要求。当然，学位可能会给你带来一份第一份工作的好处（关键字可能）。但是，有许多人在没有任何专门的大学学位的情况下作为数据科学家和分析家取得了成功的职业。您可能想研究可以帮助您学习的在线课程。您绝对应该检查他们对参加这些课程的人的评论和成功案例，甚至尝试与他们取得联系。

 网络很重要

一旦您决定了对数据科学的兴趣，甚至可能梦a以求。您需要开始与人聊天。将邮件发送给您梦想中的公司的工作人员，希望在该领域工作的人，并征询他们的意见。他们中的大多数人可能没有回应，但其中一些人会回应，这是有价值的建议。您是选择大学学位还是在线课程。您需要不断更新简历和社交媒体资料。LinkedIn是专业的社交网络，请使用它。

 选择一种编程语言

Python和R编程是用于数据科学的最受欢迎的编程语言。一方面，R在过去的二十年中一直是统计和数据分析的领先语言。另一方面，在过去的五年中，Python已迅速成为最受欢迎和增长最快的编程语言之一。

 数学是你的朋友

数据科学中每天使用统计信息，回归模型，图形模型，基本2d和3d几何形状，矩阵，分布模型等。复习基础知识，并尝试尽可能多地学习。如果没有良好的数学处理能力，您根本不会成为数据科学家。我建议阅读与数据科学和所选领域有关的文章，以了解您确切需要学习什么。收听相关播客也可能会有帮助。也有许多免费的在线课程可以为您提供帮助。

 做一些项目（最重要的部分）

没有什么可以像您制作的项目那样展示您的技能和知识。不要等到您对制作项目足够了解为止。现在就开始使用您所知道的一切。这将显示您到目前为止的知识，增进您对概念的理解，并给您信心和动力继续前进。

继续制作适合您当前水平的项目。这样，您可以通过基本概念和高级概念来展示自己的技能。它还将显示您的进度。尽量避免使用他人的代码。它们是您的项目，这是有原因的。您可能已经从其他人那里得到了该项目的想法，但是项目本身应该反映您的方法和技能。

 贡献开源项目

有许多开源项目正在不断寻找优秀的贡献者。您甚至可以找到适合初学者的项目，并随着您的信心而提高。

这不仅可以提高和展示您的技能。它还有助于建立联系和联系。其他贡献者，甚至项目负责人和所有者都可以帮助您获得第一份工作。

 信仰的飞跃

到现在为止，您应该拥有一些项目。您具有资格。而且您还有一些联系方式可能会帮助您进入该行业。

回到开始时联系的人。向他们展示您这段时间的进步，并告诉他们您对他们给您的建议表示感谢。将简历发送到尽可能多的地方可能会找到工作，但是面对面会议总是最好的。

以上就是关于如何成为数据科学家的全部内容，想了解更多关于数据科学的信息，请继续关注。