数据科学是这几天的热门话题！这是一个非常有利可图的领域，有大量的研究和创新。数据科学家的薪水很高也没有坏处！因此，将您的职业从 IT 转向数据科学可以大大改善您的前景并不令人震惊。该领域将教您尖端技术，帮助您重新调整自己的技能，并在这个竞争激烈的就业市场中占据优势。数据科学也是一门引人入胜的学科，它有许多分支，如数据可视化、图像识别、机器学习等，这并没有什么坏处。
因此，本文将告诉您有关将您的职业从 IT 转向数据科学的所有信息。它教你数据科学中必不可少的各种技能，并向你展示获得这些技能的方法。您还将了解在获得数据科学工作并成为一名成熟的数据科学家之前需要进行的网络工作！
学习数据科学技能
在将您的职业转向数据科学时，学习基本技能很重要。这些使您可以创建可以遵循的路线图，特别是如果您目前正在从事另一份工作并想要转换。学习这些基础知识后，您可以继续按照您认为最好的方式继续学习并获得更深入的知识。所以，这里有一些数据科学的基本技能。
1. 统计技能
统计技能是数据科学家的基础。因此，您应该至少熟悉统计分析的基础知识，包括统计检验、分布、线性回归、概率论、最大似然估计器等。您还应该了解哪些统计技术是针对给定数据问题的有效方法，哪些是有效的方法不是。一些流行的分析工具是 SAS、Hadoop、Spark、 Hive、Pig 等。
2. 编程
Python和 R 是最流行的数据科学编程语言。Python是因为它具有统计分析能力和易读性。 Python还拥有丰富的库和各种用于机器学习、数据可视化、数据分析等的包，使其适用于数据科学。 R 也是另一种流行的数据科学编程语言。在 Ggplot2、Esquisse 等软件包的帮助下，它使解决问题变得非常容易。
3. 机器学习
学习基本的机器学习算法很重要，例如线性回归、逻辑回归、K 均值聚类、决策树、K 最近邻等。大多数机器学习算法可以使用 R 或Python库来实现，因此您不必需要成为他们的专家。您需要的专业知识是能够根据您拥有的数据类型和您尝试自动化的任务了解需要哪种算法。
4. 云服务
如果您对云服务有一定的了解，这对您来说也是一个额外的优势，因为大多数公司也在将大数据和分析应用程序迁移到云上。因此，作为数据科学家，如果您能够更深入地了解这些云服务，那么您就可以有效地执行数据分析，这一点很重要。了解将模型和代码部署到云中的知识将使您脱颖而出，因为大多数公司都在将数据库迁移到云中。
5. 深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，通常用于更复杂的应用程序，如图像识别、自然语言处理等。因此，对于涉及结构化或表格数据的常规和基本数据科学应用程序，没有必要了解。但是现在，即使在普通的机器学习应用程序中，图像识别、自然语言处理等也变得越来越流行，这意味着您至少应该了解深度学习的基础知识。
6. SQL
SQL 是您应该非常熟悉的数据科学的一个基本方面。您应该能够在 SQL 中编写和执行复杂的查询，这将有助于执行分析功能并根据需要更改数据库。 SQL 在根据您的查询提供对数据库的深入洞察方面也是必不可少的。因此，学习 SQL 将帮助您理解关系数据库，并为您成为数据科学家的旅程又迈进了一步。
7. 沟通技巧
这是一项常见技能，对成为数据科学家也非常有帮助。这是因为您需要能够将您的数据发现转化为非技术团队的量化见解，以协助决策。如果您不善于沟通，即使您比任何人都更了解数据，您也无法有效地完成工作。这还涉及数据讲故事，其中您应该能够以讲故事的格式呈现您的数据，并提供具体的结果和价值，以便其他人可以理解您在说什么。
深入学习数据科学的方法
现在您对数据科学技能有了足够的了解，您可以专注于可以用于深入学习它们的不同媒介。由于您正在转换职业，因此有多种方法可以获得申请数据科学工作所需的知识。现在让我们看看这些。
1. 大学教育
如果您想为数据科学的职业生涯做好全面而正式的准备，那么大学教育是您的最佳选择。来自顶尖大学的教育将非常有助于为您提供申请数据科学工作的平台，尤其是当您正在转换职业时。因此，学位将提供一些可信度，证明您了解数据科学并且已做好行业准备。然而，获得大学教育的一个缺点是它非常昂贵。很有可能您已经为目前的职业上过大学，而重新接受大学教育的费用可能会耗尽您的积蓄，甚至使您负债累累。因此，只有在您负担得起并且您认为您需要更多正式支持才能转换职业的情况下才选择大学教育。
2. 在线课程
如果您不想再次上大学，您可以随时选择数据科学在线课程。这些使您可以根据当前工作的日程安排学习数据科学，然后在准备好时切换。另一个优点是这些课程与正规学位相比非常便宜，并且可以在自定进度的环境中完成。但是，您需要非常专注并致力于从在线课程中成功学习数据科学。一些受欢迎的课程包括：
- 约翰霍普金斯大学数据科学专业 (Coursera)
- 密歇根大学Python专业应用数据科学 (Coursera)
- IBM (Coursera) 等颁发的应用数据科学专业证书
通过处理项目来练习数据科学技能
项目是展示您在数据科学方面技能的好方法。即使您来自完全不同的背景并且刚刚转向数据科学，它们也充分展示了您的才能。另一个优点是项目非常有趣，因为它们提供了分析数据集以找到数据之间的相关性并获得独特见解的机会。有许多数据集源可供您免费下载和使用数据集。这些包括 Kaggle、Data.gov、谷歌云公共数据集、全球健康观测站等。 如果你是初学者，你可以在 Kaggle 上尝试的一些流行项目包括泰坦尼克号生存项目、人格预测项目、贷款预测项目， 等等。
通过网络申请数据科学的实习和工作
在您准备好从事数据科学专业工作后，最好开始申请工作和实习。 LinkedIn 是您最好的朋友！这是建立您的专业网络并获得更多联系的好方法。招聘人员还会查看您的 LinkedIn 个人资料，因为它可以作为数字简历突出显示您的技能、经验和教育。如果您没有 LinkedIn 帐户或不定期更新，您甚至可能会错过一些实习或工作机会。如果您在 LinkedIn 上拥有专业网络，您甚至可能会在那里获得一些实习机会或直接工作机会！您可以申请数据科学工作的其他一些在线门户包括 GeeksforGeeks、ai-jobs.net、亚马逊工作、分析工作、Analytics Vidhya 等。
之后，只需通过面试来开始您作为数据科学家的新职业即可。要记住的重要事情之一是，对于数据科学家来说，最重要的事情是批判性思考和以结构化方式分析问题的能力。这就是您在面试中要测试的内容，而不是可以学习的任何特定语言或技术的知识，它们甚至可能会随着时间而改变。
结论
因此，在学习了数据科学所需的基本技能（如统计、编程、机器学习、云、深度学习、SQL 和沟通技能）后，您需要决定是要注册正式的大学学位还是使用自学数据科学在线资源。之后，您可以申请工作和实习，直到获得第一份工作机会并进一步实现成为数据科学家的目标。一切顺利！