1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
RShiny儀表板是不錯的探索數據交互方式。
掌握這些技能需要大量的時間（可能比獲得專業學位更久）。但每個人都不能滿足現狀，必須不斷學習。如果我們每天能進步一點，那么在未來某天就能達到自己的預期目標。
決心和堅韌有時比聰明才智能有用。
行動計劃
首先我們需要一些基本技能：
1. 從正確的理念開始
十年前，等待數據課程的資料可能需要數周的時間，但那些日子已經一去不回。如今到處都有很棒的學習資源，我們需要不斷學習，不斷提升技能。
2. 學習一門語言并培養數學技能
可以選擇學習Python或R語言。Coursera和Udemy等網站上有大量免費課程。吳恩達的機器學習課程和斯坦福大學的神經網絡課程都非常棒，而且很有趣。
許多Python用戶喜歡使用Anaconda和Jupyter Notebook。許多R用戶喜歡用R Studio。
3. 解決實際問題
嘗試解決工作中的實際問題，與商業專家和數據工程師一起工作。
4. 參加Kaggle比賽
Kaggle任務有一定范圍，而且數據比較干凈，但能很好的提高建立模型技能，同時能與幾千人一起解決挑戰性的數據問題。不要擔心排名，從零開始。
5. 了解行業大神的動向
可以關注Geoffrey Hinton、吳恩達、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
積累一定基礎后，使用GitHub等版本控制系統改進自己的工作流程，以便進行部署和代碼維護，還可以使用Docker。
7. 有效地溝通
我們需要展現自己的工作成果，在跟領導層匯報工作時，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作環境
即使你掌握了許多技能，但所在的公司沒有合適的工具和環境，那么開展工作也是很困難的。工作環境中總會存在些不可控的因素，因此我們要考慮哪些因素可以改善和利用。
1. 轉到合適的團隊
大多數大中型企業至少有一個小型數據科學團隊，因此要選擇合適的企業。
2. 與合適的人合作
如果換工作不太現實，那么設法與出色的數據科學家合作。例如，發現相關問題，與專業人員合作解決，而不是委托他們解決。
3. 適當的工具和環境
企業有時不太明確該如何數據科學工具進行投入。有些企業制定計劃和投入過程比較繁瑣，因此只會優先考慮收益明顯的商業案例。抓住機會，倡導對分析環境、工具、相關培訓的投入。
4. 制定明確的用例
了解公司的業務以及能如何應用數據科學，將這兩者聯系起來，制定明確的用例。
5. 與更優秀的人合作
努力成為優秀團隊中的一員，你不僅會收獲地更多，還能學到很多自己為掌握的知識。
結語
現在就是開始的最佳機會，立即開始學習，盡快解決實際問題。在學習的過程中，你會不斷提升自己，最終讓自己大吃一驚，要珍惜每個機會。
1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
RShiny儀表板是不錯的探索數據交互方式。
掌握這些技能需要大量的時間（可能比獲得專業學位更久）。但每個人都不能滿足現狀，必須不斷學習。如果我們每天能進步一點，那么在未來某天就能達到自己的預期目標。
決心和堅韌有時比聰明才智能有用。
行動計劃
首先我們需要一些基本技能：
1. 從正確的理念開始
十年前，等待數據課程的資料可能需要數周的時間，但那些日子已經一去不回。如今到處都有很棒的學習資源，我們需要不斷學習，不斷提升技能。
2. 學習一門語言并培養數學技能
可以選擇學習Python或R語言。Coursera和Udemy等網站上有大量免費課程。吳恩達的機器學習課程和斯坦福大學的神經網絡課程都非常棒，而且很有趣。
許多Python用戶喜歡使用Anaconda和Jupyter Notebook。許多R用戶喜歡用R Studio。
3. 解決實際問題
嘗試解決工作中的實際問題，與商業專家和數據工程師一起工作。
4. 參加Kaggle比賽
Kaggle任務有一定范圍，而且數據比較干凈，但能很好的提高建立模型技能，同時能與幾千人一起解決挑戰性的數據問題。不要擔心排名，從零開始。
5. 了解行業大神的動向
可以關注Geoffrey Hinton、吳恩達、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
積累一定基礎后，使用GitHub等版本控制系統改進自己的工作流程，以便進行部署和代碼維護，還可以使用Docker。
7. 有效地溝通
我們需要展現自己的工作成果，在跟領導層匯報工作時，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作環境
即使你掌握了許多技能，但所在的公司沒有合適的工具和環境，那么開展工作也是很困難的。工作環境中總會存在些不可控的因素，因此我們要考慮哪些因素可以改善和利用。
1. 轉到合適的團隊
大多數大中型企業至少有一個小型數據科學團隊，因此要選擇合適的企業。
2. 與合適的人合作
如果換工作不太現實，那么設法與出色的數據科學家合作。例如，發現相關問題，與專業人員合作解決，而不是委托他們解決。
3. 適當的工具和環境
企業有時不太明確該如何數據科學工具進行投入。有些企業制定計劃和投入過程比較繁瑣，因此只會優先考慮收益明顯的商業案例。抓住機會，倡導對分析環境、工具、相關培訓的投入。
4. 制定明確的用例
了解公司的業務以及能如何應用數據科學，將這兩者聯系起來，制定明確的用例。
5. 與更優秀的人合作
努力成為優秀團隊中的一員，你不僅會收獲地更多，還能學到很多自己為掌握的知識。
結語
現在就是開始的最佳機會，立即開始學習，盡快解決實際問題。在學習的過程中，你會不斷提升自己，最終讓自己大吃一驚，要珍惜每個機會。
1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
RShiny儀表板是不錯的探索數據交互方式。
掌握這些技能需要大量的時間（可能比獲得專業學位更久）。但每個人都不能滿足現狀，必須不斷學習。如果我們每天能進步一點，那么在未來某天就能達到自己的預期目標。
決心和堅韌有時比聰明才智能有用。
行動計劃
首先我們需要一些基本技能：
1. 從正確的理念開始
十年前，等待數據課程的資料可能需要數周的時間，但那些日子已經一去不回。如今到處都有很棒的學習資源，我們需要不斷學習，不斷提升技能。
2. 學習一門語言并培養數學技能
可以選擇學習Python或R語言。Coursera和Udemy等網站上有大量免費課程。吳恩達的機器學習課程和斯坦福大學的神經網絡課程都非常棒，而且很有趣。
許多Python用戶喜歡使用Anaconda和Jupyter Notebook。許多R用戶喜歡用R Studio。
3. 解決實際問題
嘗試解決工作中的實際問題，與商業專家和數據工程師一起工作。
4. 參加Kaggle比賽
Kaggle任務有一定范圍，而且數據比較干凈，但能很好的提高建立模型技能，同時能與幾千人一起解決挑戰性的數據問題。不要擔心排名，從零開始。
5. 了解行業大神的動向
可以關注Geoffrey Hinton、吳恩達、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
積累一定基礎后，使用GitHub等版本控制系統改進自己的工作流程，以便進行部署和代碼維護，還可以使用Docker。
7. 有效地溝通
我們需要展現自己的工作成果，在跟領導層匯報工作時，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作環境
即使你掌握了許多技能，但所在的公司沒有合適的工具和環境，那么開展工作也是很困難的。工作環境中總會存在些不可控的因素，因此我們要考慮哪些因素可以改善和利用。
1. 轉到合適的團隊
大多數大中型企業至少有一個小型數據科學團隊，因此要選擇合適的企業。
2. 與合適的人合作
如果換工作不太現實，那么設法與出色的數據科學家合作。例如，發現相關問題，與專業人員合作解決，而不是委托他們解決。
3. 適當的工具和環境
企業有時不太明確該如何數據科學工具進行投入。有些企業制定計劃和投入過程比較繁瑣，因此只會優先考慮收益明顯的商業案例。抓住機會，倡導對分析環境、工具、相關培訓的投入。
4. 制定明確的用例
了解公司的業務以及能如何應用數據科學，將這兩者聯系起來，制定明確的用例。
5. 與更優秀的人合作
努力成為優秀團隊中的一員，你不僅會收獲地更多，還能學到很多自己為掌握的知識。
結語
現在就是開始的最佳機會，立即開始學習，盡快解決實際問題。在學習的過程中，你會不斷提升自己，最終讓自己大吃一驚，要珍惜每個機會。
1. 打開LinkedIn，登錄。
2. 點擊“編輯我的個人資料”。
3. 找到“數據分析師”，并用“數據科學家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，現實并不那么簡單。
掌握必備的技能，從或多或少的數據中得出分析見解，這些都并非易事。
關于如何進入數據科學領域的文章有很多，但是關于從數據分析師轉化為數據科學家的文章卻很少。
在此之前，我們有必要分別給出這兩個職業的定義。
數據分析師
對結構化數據進行收集、處理并應用統計算法，從而產生效益和改進決策。
數據科學家
有類似的目標，但需要更強的能力，從而能處理大量的非結構化數據，很多情況下需要實時處理。
數據科學家需要發現重要信息，能夠對不同來源的數據進行數據清理、處理并運行高級算法。同時，需要很強的溝通描述能力，以及可視化技能。
我經常會遇到許多優秀的數據分析師，他們非常想進階為數據科學家，但苦于沒有機會，或不知道該如何開始。這也是促使我寫本文的原因之一。
為什么要成為數據科學家？
原因有很多，主要分為以下幾點：
* 影響力
可能帶來巨大的商業利益。更有機會得到領導層青睞，能夠更好地提升發展方向。
* 精通
在快速發展的數據科學領域中，有許多問題需要被解決。例如，構建圖像識別器或文本分類器識別社交媒體上的發布的違規言論。
* 相關性
有人預測人工智能最終將取代人類的工作。為了保證自己工作，應該不斷創新，而不是等待被自動化取代。
* 加薪與發展機會
薪水和發展機會會得到提升，優秀的數據科學家很少，需求量很大。
數據科學——需要學習很多技能
機器人取代人類工作
如何成為數據科學家？
大多數數據分析師都有很好的基礎，但是應用先進的方法處理大型數據集需要多年的學習和經驗積累。
那么，數據科學家需要哪些技能？
這個問題可能沒有正確的答案，復雜的數據科學項目涉及到許多專業技能。在投入數據科學領域的最初幾年，最好掌握以下技能：
數據科學語言：Python / R
關系數據庫：MySQL、Postgress
非關系數據庫：MongoDB
機器學習模型：回歸、提升樹支持向量機(Boosted Trees SVM), 神經網絡
繪圖：Neo4J、GraphX
分布式計算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
數據可視化和網頁應用：D3、RShiny
專業領域：自然語言處理、OCR和計算機視覺
提升樹模型在數據科學競賽中很受歡迎
111222333
京公網安備11011102001293號
