我经常发现，大多数人都有一种错误的观念，认为数据科学专业人士必须是数学天才或博士。
研究表明，近88%一些类似的技能，例如数据建模、计算编程和数理统计。 此外，美国商业杂志《福布斯》也在一篇在线文章中指出，数据分析师正处于转型机器学习职业的绝佳阶段。文章指出，机器学习的职位需要具备分析思维，能够理解哪些方法有效，哪些无效。 7.学习Python以及如何使用机器学习库你无需成为编程天才就能在机器学习领域取得成功。为了顺利开启机器学习之旅，从一开始就选择合适的编程语言至关重要，因为这将决定你的未来。你必须进行战略性思考，并正确确定优先级。根据加拿大在线平台 Towards Data Science 的说法，掌握一门编码语言对于在机器学习领域建立职业生涯来说已经足够了，而 Python 是初学者的完美选择。它是一种简约而直观 在窗口加载时执行脚本的语言，具有全功能库线（也称为框架），可显著减少获得第一批结果所需的时间。 学习编程语言后，你可以 法国号码深入研究机器学习库。许多数据科学家推荐 Scikit-learn 和 TensorFlow 作为热门选择。 8.参加在线课程或参加数据科学训练营。你的目标应该是尽可能地拓宽你的机器学习相关技能。有些人通过该领域的各种大规模开放在线课程获得了机器学习方面的工作。为了提升你的前景和机会，你需要更进一步。学习数据科学专业，约46%拥有博士学位。但事实是，即使你两者都没有，你仍然可以成为一名数据科学家。
如何成为数据科学家——技术专长
编码
要成为一名数据科学家，你必须 电话号码库 对 SAS 和/或 R 语言有深入的了解。其中，R 语言通常是首选。另一个基本要求是精通 Python 编程。Python 是数据科学领域最常用的编程语言，与 Java、Perl 和 C/C++ 并列。
数据科学专业人员应该能够 为这是团队成员之间建立联 快速构建解决方案原型，并与复杂的数据系统集成。数据科学的核心语言包括 SQL，但需要注意的是，仅仅了解编程语言是不够的。作为一名数据科学家，你必须能够找到创造性的解决方案来应对技术挑战，才能使你的代码正常运行。
这一点绝对必要，因为数据科学家的工作涉及大量的算法复杂性。他们必须对高维数据和复杂的数据控制流有很强的理解力。
虽然并非强制要求，但具备 Hadoop 平台知识仍然是该领域的首选。如果你想成为一名数据科学家，拥有一些 Hive 或 Pig 的使用经验也会很有帮助。
统计数据
作为一名数据科学家，你必须对统计学有透彻的理解。这意味着你需要在统计检验、分布、最大似然估计等方面拥有扎实的背景。几乎所有公司都在寻找精通统计学的数据科学家。
但对于数据驱动的公司来说，这是一项任务，业务利益相关者很大程度上依赖数据科学家来制定业务决策和增长战略。
如何成为数据科学家：数据直觉
数据科学家不仅仅是一个数据驱动的问题解决者。除了拥有作为高级程序员、分析师或统计学家的专业知识外，数据科学家还应该具备判断数据的能力，也就是说，在挖掘数据之前，就能够理解数据块的相关性。
作为数据科学专业人士，您 手机号码列表将需要测试公司想要开发的数据驱动产品。
您的数据直觉应该告诉您为什么它很重要，要使用什么技术来处理，以及业务估算的重要性。
你还必须知道在与数据科学工程师和产品经理互动时应该问哪些问题。应该使用什么方法？什么时候使用近似值才有意义？