介绍
为什么商科专业毕业生选择成为数据科学家？是为了试验吗？还是背后有更大的原因？嗯。这让我们想起数据科学最近在职业领域中赢得了巨大的声誉，从整个社会的职业增长来看。另外，预计从2022年到2032年，数据科学家的工作将会增长35%，每年有17,700个岗位空缺！
让我们发现商科专业人员转向数据科学以维持业务生存的原因和事实。
为什么商科学生转向数据科学？
数据科学领域正在迅速拓展行业！它在广泛的企业中提供了许多应用。它提供了数据分析，目前是最高薪酬的工作之一，并有望在未来迅速增长。
让我们快速而详细地了解成为商科专业毕业生后成为数据科学家的原因。
熟练使用微软Excel
对于寻求B.Com和数据科学学位的学生来说，熟练使用微软Excel是一个有用的工具。在B.Com学科中，需要掌握Excel技能进行预算、数据分析和财务建模，因为这些能力对于金融分析师和会计师等工作至关重要。有趣的是，数据科学同样需要这些技能。
Excel经常用于数据准备、清洗和初始数据探索，为未来的数据科学家提供了坚实的基础。学习高级Excel技巧可能成为使用编程语言的跳板，这些编程语言是数据科学中更复杂的数据操作和分析语言。
商业和数据的共生关系
数据科学和商业紧密合作。在当今数据驱动的商业世界中，商业领域的公司严重依赖数据进行决策。这需要数据能力，包括数据收集、转换和存储。B.Com课程已经涵盖了商业分析、市场趋势和财务数据等内容，使转向数据科学变得更容易。这些技能可以进一步提高和改进，以执行更复杂的数据分析、预测建模和数据驱动决策。
单一学士学位的双重职业道路
如果选择了两个职业道路，一个学士学位可以大大增加工作选择。在成为商科专业毕业生后成为数据科学家的人可以在两个行业中获得广泛的就业机会。他们可以在数据科学领域从事数据分析师、机器学习工程师或数据工程师等职业，同时还可以在商业部门担任金融分析师、商业智能分析师或数据分析师等职位。这种灵活性为更多的就业选择提供了可能性，同时也可以在兴趣改变时自由更换职业。
增强简历
数据科学实习对个人的简历有很大帮助。成为商科专业毕业生后想要成为数据科学家的人在数据分析、统计建模和数据可视化方面具备宝贵的技能，即使他们决定离开数据科学，这些技能也可能成为有用的资产。拥有数据驱动决策和分析技能的候选人在各个行业中受到雇主的高度重视。无论选择哪个专业路线，简历上有数据科学的经验可以使职业搜索更简单、更有成果。
财务上有利可图且稳定的职业
与商科专业毕业生相比，数据科学家经常获得较高的薪酬。许多企业对数据科学人员的需求增加，这导致竞争激烈的薪酬水平。由于数据科学家有能力从数据中得出重要见解并制定数据驱动的战略，他们是组织的重要资产。因此，数据科学是一个稳定且财务上有利可图的职业选择。因此，对于希望在商科专业毕业后最大化收入潜力和工作稳定性的个人来说，成为数据科学家是一个明智的决策。
如何成为数据科学家？
数据科学家是一位具有统计、数学和编程知识的专家，他分析复杂的数据集以得出见解、支持决策，并创建模型预测结果。让我们了解一下成为数据科学专业人士进入数据科学领域时需要考虑的主要要点。
了解数据科学
在进入数据科学的技术部分之前，了解数据科学的涵盖范围非常重要。做出深思熟虑的决策需要数据科学的支持。它涉及从数据中获取见解和信息。为了理解该主题的基本理念、过程和实际应用，进行研究并阅读相关文献。
学习相关的数学和统计学知识
在数据科学中，良好的数学和统计学基础是必不可少的。必要的学科包括微积分、概率、推断统计学和线性代数。通过了解这些原则，您可以有效地处理数据、进行分析并创建预测模型。
发展编程技能
数据科学依赖于编程。您应该学习如何使用行业中常用的编程语言。通过学习编程，您可以学会处理数据、设计算法和生成机器学习模型。
报名参加数据科学课程
尝试报名传统或在线的数据科学课程。许多学术机构和在线学习环境提供专门的数据科学项目和课程。这些课程涵盖了数据科学的许多主题，包括机器学习方法和数据预处理。
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打下坚实的基础
提升数据分析和处理的知识。学习如何使用数据处理工具或库，如Pandas。通过这些基础，您将能够有效地清理和预处理数据。这是任何数据科学工作的关键步骤。
开展项目工作
实践经验对于数据科学至关重要。首先在开源或个人项目上工作。您可以利用这些项目的经验，研究真实世界的数据集，并向潜在的招聘者展示您的能力。拥有完成的项目记录集可以极大地增加您的信誉。
追求高级学历（可选）
并不一定需要在数据科学、机器学习或类似的主题上获得硕士或博士学位。然而，这可能会带来更有声望的就业机会。获得高级学位还可以加强您对复杂数据科学概念的理解。
实习和初级职位
实习或初级职位是数据科学领域快速成长的最佳选择之一。它有助于获得实践经验。有经验的数据科学家会帮助您在专业环境中探索该领域并提升您的技能。
申请数据科学岗位
开始寻找与您的兴趣和技能相匹配的数据科学就业机会。在您的求职信、简历和个人简历中突出适用的教育、项目和技能。准备好可能涉及技术评估和关于您解决问题能力的问题的面试。
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持续学习和建立人际网络
我们知道数据科学领域不断发展。因此，参与在线社区、参加会议并与行业专家建立联系已成为当务之急。这有助于及时了解最新的工具、技术和趋势。要在数据科学领域取得成功，您必须不断学习新事物。
结论
对数据技能的需求正在上升，商业和数据之间存在协同效应，有多种职业路径，对简历有益，良好的经济前景推动了从商业学位到数据科学的转变。对于希望拓宽就业选择的商业学位学生来说，数据科学是一个有吸引力的选择。要成功成为数据科学家，不断发展自己的能力，开展项目工作，并及时了解行业发展动态。