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譯文 :圖文教程,8步教你變身資料科學家

轉自:燈塔大資料;微信:DTbigdata;

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原創譯文|圖文教程,8步教你變身資料科學家!

導讀:資料科學家是乾什麼的呢?哪些地方需要資料科學家?怎麼樣才能成為資料科學家?如果你正因為這些問題而猶豫要不要開始學習資料科學,那麼我可以告訴你,成為資料科學家其實非常簡單。

調查發現,資料挖掘和分析技能已經在“2016年最希望學會的職業技能”排名中位列第二,不難看出,資料科學正成為一種流行職業。




從行業內部的蓬勃發展,到招聘會上HR們的大聲宣傳,我們都可以看出,資料科學家已經成為當下最炙手可熱的職業之一。
 
行業專業人士分析,未來幾年資料科學崗位缺口將達到數百萬。不僅僅是頂級科技公司需要資料科學家,未來各行各業都會需要設立資料科學相關崗位,來幫助他們發展。
 
工作崗位有了,但是可以做這些工作的人卻很少。資料科學行業急需人才,但是現實情況卻不容樂觀,雖然大批大批的人涌入科技行業,但是他們大部分人都不知道,除了編程、計算機和工程學之外,還有別的高科技崗位。今年早些時候,都柏林大學設立了資料科學學士點,以滿足行業對資料科學家的大量需求,這是愛爾蘭首個資料科學學士點。
 
那麼資料科學家是乾什麼的呢?哪些地方需要資料科學家?怎麼樣才能成為資料科學家?如果你正因為這些問題而猶豫要不要開始學習資料科學,那麼我可以告訴你,成為資料科學家其實非常簡單。
 
首先,你需要知道什麼是資料科學。簡單來說,資料科學是一門交叉學科,而資料科學家需要學會資料讀取與分析,根據資料提取信息,實現資料可視化,以各種各樣的方式和角度分析解讀資料。


現在你已經知道了資料科學家是乾什麼的了,接下來就可以培養自己成為一名資料科學家了。下麵讓我們用圖文相結合的方式,8步教你變身資料科學家。
 
第一步:學好資料學、數學和機器學習

資料科學不過就是和數字打交道的學科而已,所以你需要溫習一下你的數學知識。資料科學家還需要掌握分析和展示技巧,正確解讀資料並準確分析出資料表達的信息。


第二步:學會編程

資料科學家還需要具備其他的技巧,如計算機,端對端研發,用Python語言、R語言或者SAS編程。


第三步:熟悉資料庫

資料科學家每天與資料打交道,當然還需要熟練使用資料庫軟體,如Oracle和MySQL。


第四步:瞭解資料科學家工作流程

在你具備了必要的技能之後,接下來你需要熟悉資料科學家的工作流程,從一開始收集資料,到最後完成分析報告,中間需要經過哪些環節呢?


第五步:提高大資料水平

開始處理網絡平臺資料,需要瞭解大資料處理過程與其他資料處理過程的不同之處,並且熟悉如何儲存資料與處理資料。


第六步:成長、聯絡、學習

同時,你還需要去參加比賽,挑戰自己提高水平;主動接觸資料科學行業的專家,去發掘你自己對這個行業的興趣方向;找到一個喜歡的專案,增加資料科學實踐,提高資料表達能力;培養職業直覺,找到理論與實踐結合點。


第七步:完全投入

以上幾步都完成之後,你就可以開始實戰演練了。通過實習和訓練營,一步一步成為一名真正的數科學家。


第八步:加入大資料社區

加入大資料社區,及時瞭解大資料行業新聞訊息,牢牢把握大資料航向!


有這麼多的公司需要資料科學家和分析師,只要你身懷技藝,他們都會爭著來討好你,希望能把你納入麾下。

英文原文

How to become a data scientist in 8easy(ish) steps

 

With data mining and analytic skills rankingas the second most desirable skill of 2016, it’s clear that data science isbecoming a popular career track.

 

From rumblings in the industry to loudproclamations at recruitment fairs, data science has staked its claim as one ofthe most in-demand skill sets right now.

 

We’ve heard from industry professionalsthat there will be millions of jobs in data science over the next number ofyears. These roles will be required across a huge variety of sectors, not justin top tech companies.

 

The problem is that what we have in jobs,we currently lack in suitable candidates. The data science sector is crying outfor candidates and, while more people are moving towards the rapidly growingtech sector, they might not be aware of roles outside of coding, computing orengineering.

 

What does a data scientist do? Where arethe data science roles? How would someone even begin to train as a datascientist? If these questions are holding you back from considering a career indata science, you might be surprised to find out how straightforward yourtraining could be.

 

But first, you need to know what it is. Putsimply, data science is a multidisciplinary field that involves reading andprocessing data, extracting knowledge from that data, and being able tovisualise, analyse and explain that data in a comprehensive way.

 

Now that you know what a data scientistdoes, you can become one. Data science is all about maths and stats, so youwould need to brush up on your mathematical skills. A data scientist would alsoneed analytical and presentation skills. They would have to be able to read andunderstand data and analyse it successfully.

 

They would also require technical skillsinvolving computer science, end-to-end development, and coding with programssuch as Python, R and SAS. A data scientist would also need to be comfortablewith databases such as Oracle and MySQL.

 

DCU launched its BSc in data scienceearlier this year – the first of its kind in Ireland – to answer the industrycall for talent in the data science sector. This degree will train you in theskills we have outlined for you to enter the field of data science.

 

Once you have the skills you need, you needto understand the workflow of a data scientist, from the collection of data allthe way to the end report. You should also start connecting with industryprofessionals and develop your own intuition and interest in the field.Consider where you want to use your data science skills.

 

Once you’ve honed your skills, developedyour industry knowledge and grasped where your interest in the field lies, it’stime to develop your practical knowledge; from internships and graduatepositions up to your dream job.

 

With so many companies looking for datascientists and analysts, you’ll be spoiled for choice once you have the skillsand training you need.

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