昌都市网站建设_网站建设公司_后端开发_seo优化

如何成为数据科学家？

数据科学是一个既具智力挑战又充满分析成就感的领域，它能让你始终站在新技术的前沿。如今，随着越来越多的组织依赖大数据，数据科学家的需求也持续攀升。这是因为大数据对企业做出明智决策至关重要。

作为一名数据科学家，我会分析复杂的数据集，挖掘能够影响这些决策的洞察。如果你想成为数据科学家，需要在统计学、机器学习和数据分析方面打下坚实基础。这是一份需要持续学习的工作，因为数据和技术世界始终在快速变化。

在这篇文章中，我会介绍开启数据科学职业生涯所需了解的一切，包括一个高效掌握核心知识的路径。我把数据科学列为分析类岗位中的顶级职业之一。你也可以了解更多类似岗位，下面就一起深入看看……

数据科学家是做什么的？

数据科学家会对数据进行深度分析，以提供有价值的洞察。他们会在业务环境中与多个团队协作，搭建坚实的分析基础，这包括设计从不同来源收集、获取和清洗数据的方法。在对数据进行整理与分析后，他们会构建解决方案，并将发现分享给更广泛的业务团队。

数据科学家还会与其他专业人士密切合作，例如数据工程师、数据分析师、IT 架构师、应用开发者以及业务干系人。他们在复杂数据与战略业务决策之间扮演关键“翻译”角色，将原始数据转化为可执行的知识。这种跨团队协作能帮助企业做出更有依据的选择。

数据分析师 vs. 数据科学家：有什么区别？

数据分析师和数据科学家都与数据打交道，但角色和职责不同：

数据分析师通常专注于理解已有数据并提供有用洞察，他们往往使用相对简单的工具和模型来完成分析。

数据科学家的职责更广。他们既分析数据，也会自己提出需要回答的问题。他们会使用更复杂的工具和模型，例如机器学习算法，以获取更深层次的洞察。

总体来说，数据分析师更多处理“已知”和现成的数据，而数据科学家会探索更广泛的可能性，深入挖掘未知信息。因此，数据科学家的角色往往更偏向“探索”和“创新”。

如果你想了解数据采集与数据分析的更多差异，可以阅读我这篇关于数据采集 vs 数据分析的文章。

为什么要成为数据科学家？

之所以值得考虑数据科学作为职业，有很多充分理由。这个领域不仅回报丰厚，还提供充满挑战和乐趣的工作环境。作为数据科学家，你必须保持对最新技术趋势的敏感度，并在高度动态的氛围中工作。

如果你天生好奇、喜欢解决问题，并乐于与数据和技术打交道，数据科学可能非常适合你。数据科学的就业市场正在蓬勃发展。根据 Statista 的数据，大数据市场预计将从 2022 年的 700 亿美元增长到 2027 年的 1030 亿美元。同样，美国劳工统计局预测，2021–2031 年间数据科学相关岗位将增长 36%，远高于全国平均 4% 的增速。

数据科学职业越来越受欢迎，也非常“上榜”。《美国新闻与世界报道》将数据科学家评为科技职位第 3 名、STEM 职位第 6 名、整体职业第 6 名。Glassdoor 也将其列为 2022 年美国第 3 好的工作。

此外，薪资回报也非常诱人。数据科学家的平均年薪大约在 10.2 万美元左右，充分反映了这个岗位的高需求与高价值。

数据科学家需要哪些学历背景？

关于“成为数据科学家是否一定需要学历”一直有争论。虽然很多从业者是通过非传统路径进入这个领域的，但相关学位通常会是加分项。

大多数雇主更偏好拥有计算机科学、数据科学、数学、统计学、工程或物理学等专业背景的候选人。一些项目甚至会对任何专业背景的人提供转岗培训，帮助他们成为数据科学家。数据科学家的核心技能包括熟练掌握 Python、R、SQL、Julia 等编程语言。

许多人通过自学进入数据科学领域，以自己的节奏获取技能。这种自我驱动的方式很常见，尤其是配合系统课程（例如“Python 数据科学家”学习路径）时，可以有效帮助你掌握关键技能。

另外，获得相关认证有助于向潜在雇主证明你的能力。证书可以体现你在数据科学方面的投入和专业度，让你在这个快速发展的领域中更具竞争力。

数据科学家需要哪些技能？

要在数据科学领域取得成功，你需要多种技能。一部分是技术技能，比如编程；另一部分则是与人协作、沟通相关的软技能。拥有这两类技能，能让你既读懂数据，又能与他人协同解决问题，并基于数据做出决策。

硬技能（技术技能）

下面是成为成熟数据科学家通常需要掌握的一些技术能力（具体组合会因岗位而异）：

• 统计学与数学

• Python

• 机器学习

• 数据可视化

• SQL 与 NoSQL

• 大数据技术

• 自然语言处理（NLP）

• 云计算

• R

• 深度学习

软技能（通用能力）

以下这些跨职能能力，也常被称为“通用能力”或“人性化技能”，对数据科学家同样至关重要：

• 批判性思维

• 沟通能力

• 问题解决能力

• 团队合作

• 商业敏锐度

• 用数据讲故事的能力（故事化表达）

数据科学家的平均薪资是多少？

数据科学岗位的薪资因统计来源不同而有所差异。比如，Glassdoor 基于 1.8 万条样本，给出的平均年薪为 117,212 美元；而 PayScale 则基于 7,280 份简历估算出 97,318 美元左右的年薪。

数据科学经理的收入最高，年薪大致在 113,000–230,000 美元之间。数据科学家和数据工程师的薪资往往相近：数据科学家通常在 82,000–167,000 美元区间，数据工程师在 76,000–166,000 美元区间。

公司规模也会影响薪资水平：员工数超过 1000 人的大公司通常给到 90,000–110,000 美元的年薪；中型公司（26–1000 人）大约 80,000 美元；而小公司和初创团队（2–25 人）则普遍在 60,000 美元左右。

如何成为数据科学家？

如果你已经对成为数据科学家感到兴奋，接下来可能会问：“该从哪一步开始？” 下面，我们列出了 8 个常见步骤来帮助你迈向数据科学家之路。需要注意的是，具体要求因岗位而异，但这些步骤在大多数路径中都很常见。

1. 学习数据清洗、数据可视化与数据报表

数据清洗（Data Wrangling）是数据科学家的必备技能之一，它指的是将原始数据清理并整理为更易分析的形式。Python 中的 pandas 等工具非常常用。数据报表与可视化同样关键，它们帮助你更有效地呈现数据。

熟练掌握这些技能对于真正产生业务影响非常重要。市面上有多种数据可视化工具可选，具体选择取决于你的需求和目标。通过掌握数据清洗与可视化，你就能更加从容地处理庞大复杂的数据集，并清晰地把分析结论传达给他人。

2. 提升统计、数学与机器学习能力

想在数据科学领域脱颖而出，提升你在统计、数学与机器学习方面的能力非常关键。虽然不一定非要有相关学位，但掌握微积分、线性代数和统计学会极大帮助你理解底层原理。比如，理解微积分有助于构建机器学习中的优化算法，而线性代数则是处理矩阵、向量等任务的基础。

统计学在构建机器学习模型和做数据驱动决策时尤为重要。很多在线课程（例如 R 语言相关课程）都可以帮助你在这些方面进步，例如学习梯度下降等优化方法，或进行统计建模以获取更深入的洞察。打磨这些基础，你就能在数据科学实战中应对更复杂的挑战。

3. 学习处理大规模数据

作为数据科学家，你经常会面对海量数据。如今每个人都在不断产生数据，数据规模越来越大，处理起来也愈发棘手。但好消息是：如果能利用好这些“大数据”，其中蕴藏的价值也极为可观。

要应对大数据，可以使用 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 等云平台，它们为大规模数据管理与处理提供了强大工具。Apache Spark 也是非常常见的大数据框架，可用于处理、分析，甚至机器学习。

如果你有兴趣，我们的 PySpark 课程就会从零讲解如何处理大规模数据并进行分析。可以考虑系统学习，步入大数据世界。

4. 学习编程

如果你想通过编程来处理数据，建议从 Python 和 R 入手。它们上手相对容易，且社区和生态十分成熟。SQL 则是操作数据库的必备技能，在掌握 Python 和 R 之后，学习 SQL 会顺畅很多。Julia 也是不错的选择，它专为数值计算和数据任务设计，既快速又易读。

Java 同样是一个强选项，尤其适合大数据项目，因为它与 Hadoop、Spark 等框架配合良好。如果你要处理特别庞大的数据集，还可以考虑学习 Scala、C/C++、JavaScript、Swift、Go、MATLAB 或 SAS，不同语言在数据处理方面各有特长。

5. 理解数据库

SQL（结构化查询语言）对数据科学家来说极其重要，它能高效管理关系型数据库中的结构化数据。当你在采集和整理数据时，SQL 是你的主力工具。

使用 SQL，你可以查询数据库、组织并准备数据，甚至进行探索分析。它也常与 Python 搭配使用。SQLite、PostgreSQL、MySQL 等库和数据库系统可以帮助你将不同数据源无缝打通。想走数据科学路线，熟练掌握 SQL 是非常明智的一步。

6. 结识其他数据科学家并积累经验

想在数据科学领域做好，丰富的经验与大量练习必不可少。与其他数据科学家一起工作可以让你学到很多东西。加入数据科学交流群体是结交同行、吸收新知识的好方式，在这些社区中，你可以参与协作项目，把学到的知识用在真实问题上。

你也可以通过在线项目练习数据科学技能，在本地就能解决现实世界中的问题。这类实践经验能帮助你更好理解工具和方法的实际应用。

7. 申请实习或全职工作

当你积累了一定技能之后，就可以开始在真实环境中实践它们了。你可以在感觉准备充分时开始申请数据科学相关的实习或全职岗位。一个展现你项目与能力的强作品集，对吸引雇主注意非常关键。此外，也要准备数据科学家面试中常见的问题与场景题。

实习可以给你宝贵的一线实践经验，而全职工作则让你有机会加入团队，参与更大规模的项目。有了扎实的技能与作品集，你就具备了迈入数据科学职场的良好基础。

8. 持续参与社区

要跟上数据科学这个飞速变化的领域，与社区保持连接至关重要。可以多使用 LinkedIn、Twitter、Discord、Reddit 等平台，在这些地方有活跃的数据科学社区分享见解与最新动态。

关注数据科学领域的意见领袖、垂直网站和博客，掌握趋势和新发展。参与讨论、寻求建议并分享你的思考。与志同道合的人持续交流，不仅能拓展你在该领域的知识，也能不断扩大你的人脉网络。

成为数据科学家的教育路径

要成为数据科学家，你可以选择不同的学习路径：

在线课程与认证：很多学习平台都提供数据科学课程，你也可以考取数据相关专业认证。

本科学位：数据科学、计算机科学或相关专业的学士学位能够提供扎实的理论基础。

硕士学位：如果你希望在某一方向深入或学习更高级的技能，可以攻读数据科学相关硕士。

数据科学训练营：这类高强度训练营以实践为主，适合希望快速获得实战技能的人。你可以参考不同的数据科学训练营，找到合适自己的项目。

成为数据科学家是一段充满回报的旅程。在当今这个数据驱动的世界里，数据科学家的角色比以往任何时候都更重要。无论你是出于好奇、追求高薪，还是喜欢用数据做决策，数据科学都提供了大量机会。

总结

在这篇指南中，我介绍了成为数据科学家的多条路径，比如通过院校教育或在线学习。数据科学的就业市场正在迅速扩张，你可以在这个领域从事多种类型的工作，从数据建模到机器学习再到业务分析。

如果你喜欢解决问题、乐于和数字打交道，那么数据科学可能非常适合你。从现在就开始行动，去探索这个领域中所有有趣且有价值的可能性吧！

欢迎在下方评论区分享你的想法和问题。