如何开始数据科学职业？

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如何开始数据科学职业？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-14

也许您正在开始您的职业生涯，或者您正在寻找改变，但无论如何，我们都在这里帮助您开始数据科学职业
获得数据科学家职位涉及某些要求，具体取决于您申请的工作级别，包括一些关键因素：
教育
数据科学家需要扎实的数学和统计学基础。数据科学中常见的研究领域是数学、统计学、计算机科学和工程学。通常，数据科学家受过高水平的教育，获得硕士学位或博士学位。与技术中的许多其他领域不同，数据科学没有一套行业标准认证。相反，数据科学家通常依靠实际项目和投资组合工作来向雇主表明他们的价值，近年来，大学注意到数据科学和相关学科的爆炸性增长，并迅速扩大了院系以提供一系列认证。有关英国数据科学学位和文凭的更多信息。

训练
数据科学家在正式开始就职之前，会在他们选择的行业中花费大量时间进行培训，这些培训期帮助数据科学家“适应新的专业环境”，并将他们的学术技能带入多个行业之一。

技能
除了高水平的教育和广泛的培训外，数据科学家还需要一些关键技能才能在工作中取得成功。重要的三个是：

编程：无论你面试的是什么类型的公司或角色，你都应该知道如何使用交易工具。这意味着一种统计编程语言，如 R 或 Python（），以及一种数据库查询语言，如 SQL。

机器学习

如果你在一家拥有大量数据的大公司，或者在一家产品本身特别由数据驱动的公司工作，那么你可能想要熟悉机器学习方法。事实上，成功的数据科学家都熟悉机器学习技术，例如监督与非监督机器学习、决策树和逻辑回归。

统计学

对统计学的良好理解对于数据科学职业至关重要。您应该熟悉统计检验、分布、似然估计器等。这也适用于机器学习，但您的统计知识中更重要的方面之一将是了解不同的技术何时（或不）一个有效的方法。

公司将寻找的其他常见相关技能是：

数据可视化技术
大数据分析
数据挖掘
数据仓库
风险分析
云工具
如果您认为自己在这个快速发展的领域的职业生涯中打勾，那么请前往我们的工作委员会并立即查看数据科学机会。

数据科学学位和文凭
我们已经确定了以数据科学为标题的一百多个不同的大学学位——如果您引入各种类型的数据分析和信息管理，可能还会有相同数量的课程，还有数量有限的研究生文凭和证书课程（其中一些仅限在线学习），大多数认证旨在为学生提供扎实的理论理解基础以及应用大数据建模和分析方法的经验。还有一些课程侧重于具有工作经验的实际应用。

许多课程是近创建的，这证明了该学科日益增长的重要性。

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商业联合会数据分析专业委员会

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