成为数据科学家的8个步骤：从入门到精通
成为数据科学家的8个步骤：从入门到精通
数据科学家是当前最热门的职业之一，但要成为数据科学家需要掌握哪些技能？本文将为你详细介绍成为数据科学家的八个步骤，从统计学基础到大数据处理，从编程能力到实践经验，帮助你规划学习路径，实现职业梦想。
什么是数据科学家？
数据科学家是一个跨学科人才，是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。需要掌握的知识有数学统计，编程能力，机器学习，研究能力等。
目前，数据科学家大部分是本科或者硕士学历（本科37%，硕士31%）。但是不要担心，从调查数据来看，有5%高中毕业的人也成为了数据科学家。这足以证明，只要你努力去提供自己，英雄是不问出处的。
第1步：学好统计、数学和机器学习
下面给出了学习这些知识的资源。如果感觉这些资源学起来太难，可以从《赤裸裸的统计学》、《深入浅出统计学》这两本书入门。分析思路提升可以看书《数据分析思维》
第2步：学会编程
掌握计算机科学的基础知识，学会系统开发的整个过程，因为你做的东西会成为其他系统的一部分。
选择一种数据分析的编程语言，例如开源软件的R , Python语言等，或者商业软件的SAS, SPSS等。
第3步：理解数据库
在大部分的实际数据分析项目中，数据大部分是存储在数据库中的，所以你的学会数据库的操作，如关系数据库MySQL,非关系型数据库MongoDB等。
第4步：学会数据预处理、可视化和报表制作
- 数据预处理
在数据分析师的工作中，有多达60%的时间都花在了实际分析前数据的准备上。数据预处理的目标是为了把数据改变成我们喜欢的样子，以便于后期的分析处理。这就好比，现在很多女孩照相喜欢用美图秀秀，眼睛不大，那我就用美图秀秀把眼睛变大。变成自己喜欢的样子。
2.数据可视化是将数据分析的结果显示出来，便于展示。
3.数据报表作为数据分析的最后一步，是将数据分析和结果制作成易于理解的报告。实用工具有Power BI，Tableau, Spotfire。
第5步：提升到大数据级别
当你开始处理海量规模的数据时，绝大多数的数据科学家要解决的问题，都无法在单机上完成，需要用分布式处理大数据集，使用的工具有Hadoop，Apache Spark。
第6步：多实践，与数据科学家大牛多交流
幸好是互联网时代，我们可以通过网络认识大牛，并从他们分享的知识内容中学到更多经验知识。当然，你也可以通过参加比赛，做小项目获得更多的实践经验。
第7步：实习、实战、或找份工作
判别自己是不是一个真正的数据科学家的最佳途径，就是用你新学的知识迎难而上，进入数据分析的工作领域。