人们经常处理数据，数据分析师在掌握领域专业知识后寻求更具挑战性的角色。数据科学家常常被认为是最具吸引力的职业选择之一。虽然需要扩展技能，但许多教育平台提供了有益的知识，有利于变革。许多数据分析师已成功转行，你可以是下一个！
以下步骤将帮助您为公司的发展做出贡献，并在您成为数据科学家的职业道路上增加专业知识：
评估技能差距
数据科学家角色所需的基本技能和知识
数据科学家需要对数据进行实验，因此开发新想法和研究的思维方式至关重要。同样重要的是，能够分析过去实验的错误。除此之外，执行这些职责所需的技术技能和知识如下：
技术技能：
- 编程或数据语言，如Python或R
- 机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、随机森林、决策树、支持向量机、KNN
- 关系型数据库，如SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Database
- 特殊技能，如自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、神经网络、计算机视觉、深度学习
- RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlit中的数据可视化能力
- Hadoop、MapReduce、Spark等分布式计算
分析技能：
- IBM Watson、OAuth、Microsoft Azure等API工具
- 实验和A/B测试
- 预测建模和统计概念，如回归、分类和时间序列分析
领域知识：
- 计算机科学、软件工程或统计学的硕士或博士学位
- 专业知识
软技能：
- 沟通能力
- 解决问题能力
- 好奇心和持续学习
- 合作能力
数据分析师和数据科学家之间的重叠技能
数据分析师和数据科学家都需要：
- 数据操作、处理和准备：数据分析师执行将原始数据转换为可用格式的操作，而科学家关注模型训练。
- 自动化：分析师自动化数据以简化重复任务，如处理和报告生成。科学家致力于自动化特征工程和模型部署。
- 分析：分析师通过研究探索和发现洞察，而科学家使用统计分析进行更深入的理解和解释。
- 可视化：分析师为利益相关者制作复杂数据的有趣可视化，而科学家向利益相关者和合作者传达特征分布、模型性能和输出。
- 数据查询：分析师使用数据查询进行特定子集的检索、过滤和报告生成，而科学家则用于提取用于模型训练和评估的数据。
- 编程：分析师对代码不像科学家那样熟悉；前者可以编写代码片段或脚本，而后者编写完整的程序来实现和执行机器学习算法。
- 统计分析：数据分析师通过统计分析验证假设并理解关系，而科学家评估模型性能，检查显著性和可靠性，并解释结果。
过渡所需的额外技能和知识领域
实用技能：
- 能够设计实验和A/B测试，理解进行有效和可靠实验的原理和方法。
- 处理大型数据集
- 实施数据流水线
- 数据存储优化和检索
技术技能：
- 深入理解和实际应用高级机器学习算法
- 了解神经网络、超参数调整和模型优化
领域知识：
- 具备行业特定的知识和对行业内部功能的理解
- 为行业的核心领域制定数据驱动的解决方案
- 了解商业原则、市场动态和经济学知识
软技能：
- 讲故事和沟通能力
- 具备处理复杂项目和多个利益相关者的项目管理能力
- 不断学习和适应新技术
- 保持竞争力和创新能力
弥合差距：技能发展
探索获取必要技能的教育资源和学习路径
线上和线下平台都提供了大量优质资源，比如PDF格式的书籍、练习工作表以及免费使用的工具和编程语言。通过加入学习路径并参与优质教育者提供的认证在线课程，学习之旅变得相对简单。
掌握Python或R等编程语言的重要性
Python通过NumPy和SciPy等库提供数据处理和分析功能，用于数据预处理、整理、清洗和分析，以及探索性数据分析。它还是用于构建数据模型的机器学习任务的首选语言，通过支持PyTorch和TensorFlow等库。此外，Python还提供了数据可视化的选项，通过其独特且广泛的库集，适用于网络抓取和数据收集。
统计学、机器学习和数据可视化技能的重要性
从数据分析师转向数据科学家需要掌握特定的技能。统计学为假设检验和实验设计提供基础，通过设计实验和制定假设，评估想法并找到假设的显著性和验证。统计建模技术，如回归、生存和时间序列分析，对于构建预测模型至关重要。这些技能对于理解影响特定结果的因素非常重要。
机器学习帮助数据科学家制定算法和模型，用于决策和预测，无需编程。这些算法对于历史数据预测至关重要，分析数据中的复杂模式和关系。它还可以实现图像识别、推荐系统、客户细分、欺诈检测和根据定义的标准对新数据进行分类。
数据可视化技能以交互式和叙事方式传达信息，有助于决策和基于呈现的数据采取行动。数据可视化技能包括识别异常值、趋势和分布，从而引导数据科学家深入洞察、生成假设并检测模式和异常。
在线课程、培训营和自学在技能发展中的作用
- 在线课程：它们提供录制或有时是直播的讲座、测验、作业和项目。全面的课程收集有助于根据学习者的节奏发展技能。专家指导和实践经验适合提升技能并熟悉实际趋势。
- 培训营：它们是密集和沉浸式的计划，鼓励学生以系统化的方式过渡到数据科学角色，使他们为工作做好准备。培养与公司培训类似的以工作为基础的技能，必须包括与特定领域的领导者进行实时互动会议。直接互动、指导和职业支持经常出现在培训营中，有助于提高技能和网络机会。
- 自学：自学是一种实际的方法，需要自我决心。它涉及自我组织大量可用的笔记。然而，它具有定制学习方法的特点，候选人可以根据自己的优势和劣势制定自己的学习计划和工作。
获得实践经验
在数据科学项目中获得实践经验的重要性
实践经验对于掌握功能性、了解当前趋势以及与其他人在特定领域合作的能力至关重要。实践经验使候选人熟悉现实世界的问题，帮助他们了解数据的复杂性，并提供时间和机会来探索各种技术。
获得实践经验的途径
- 实习：无论是否有薪酬，实习都是一个很好的资源，因为它使候选人熟悉该领域和工作。它有助于在学习过程中获得见解。Analytics Vidhya正在招聘数据科学实习生，帮助他们实现梦想。
- 学术研究项目：在教授或研究人员指导下工作有助于澄清概念。它使候选人接触到知识的理论和实践两个方面，同时通过导师的经验指导他们。
- 自由职业：有经验和独立的个人可以选择自由职业，学习沟通技巧，运用他们在分析方面的专业知识，赚钱并展示他们的工作。Analytics Vidhya提供了一份向前迈进的指南。
- 数据科学竞赛：这有助于展示候选人的竞争优势，并暴露他们在压力下工作的能力。此外，候选人必须参加数据科学竞赛，发挥创新思维。
- 黑客马拉松：在Analytics Vidhya的数据黑客大赛中举办了众多数据科学竞赛，准备好证明自己的价值。你将有很多比赛可以参加，并有机会与数据科学领域的领导者建立联系。
参加实习，无论是否有薪酬，都是获得经验的最合适的方法。它需要通过面试并证明自己才能进入这个领域。还必须关注学术研究项目、自由职业或咨询工作，以熟悉数据科学中的真实趋势和需求。合作、数据科学竞赛和黑客马拉松为实践经验提供了正确的平台。
合作项目、实习和行业认证的重要性
数据科学中的合作项目为个人带来多元化的视角和团队合作的艺术。它扩展了知识基础，提高了与其他领域专家合作的能力。它使候选人接触到替代方法和创造性解决方案，并增加了与工作角色相关的不同领域或行业的技能。其中最重要的好处是建立人际关系的机会。
由于证书奖励和绩效评估，实习是在企业世界或领域中工作的完全证明。它通过与专家和主管的互动帮助职业发展，为候选人提供了关于可能的职业道路和机会的启示。
行业认证是验证技能和知识基础的最佳方式。它有助于弥补技能差距，并获得雇主的认可。它还通过持续的行业学习和更新计划提高人际关系和知识。
利用可转移技能
识别从数据分析师角色到数据科学家角色的可转移技能
在过渡到数据科学家职位时，可以转移的数据科学家角色中存在重叠的技能。它们包括数据操作、预处理、转换和清洗。分析、可视化和解释数据的能力也可以过渡。
数据清洗、数据探索和问题解决技能的相关性
- 数据清洗：它需要通过删除不完整的混乱和错误来保持高数据质量。它为分析和建模提供了基础。数据清洗对于深入了解数据非常重要，它负责数据的可靠性和信息的表示。它有助于最小化错误决策和不正确结论的风险。
- 数据探索：它用于清晰地理解数据、识别模式、获得洞察和推导关系。它使候选人熟悉数据集的结构和变量。数据探索还通过发现数据中的异常、离群值和趋势来支持数据可视化。
- 问题解决：数据科学家处理多次重复实验，最重要的是分析导致结果差异的问题。指导他们解决方案的基本技能是分析方法和问题解决能力。它在处理基于行业的挑战时也很有帮助。
数据科学中有效沟通和讲故事的重要性
数据科学家的这些非技术技能对于与利益相关者建立联系至关重要。数据科学家还负责管理初级团队，必须将见解或解释与决策结合起来进行沟通。清楚地解释如何、为什么、何时和何地有助于理解和建立对过程和领导者的信任。
通过使用类比进行讲故事有助于理解，并使对话对参与方充满激情和富有成果。它还涉及有效地使用数据可视化技能，强调模式、趋势、异常值和其他类似数据。沟通和讲故事通过透明度在传达方面对数据科学家的影响，超越了局限性、优势和道德考虑，表明了对工作的责任和正直。
建立专业网络
数据科学社区中的网络化的好处
数据科学家需要关注网络化，因为它通过以下方式带来了好处：
- 持续学习：行业中的不同人员在他们的项目中拥有不同的专业知识。与他们交流可以了解当前的趋势和技术。
- 创新：跨学科领域的工作知识为前沿研究提供了创新的思路。来自不同领域的人可以共同解决现有的漏洞，扩大专业知识领域。
- 资源：熟悉不同领域增加了机会。在沟通中，人们可以创造性地利用其他软件和数据库的功能，同时通过沟通获得资源。这不费力地提高了个人的工作能力，节省了时间。
- 指导：与专家、导师和专业人士建立联系是在职业选择、工作和技术挑战方面获得指导的最佳方法之一。它还使个人接触到各种经验、挑战和机会，为职业发展开辟了道路。
- 拓宽视野：学习处理不同项目的工作、方法和方法可以拓宽视野，促进创新。
通过行业活动、会议和在线社区探索网络化机会
鉴于在数据科学领域进行网络化的众多好处，存在多种方法来扩大人脉。行业活动和会议邀请了许多基于该领域的个人和专家，包括专业人士、研究人员、工业家、实践者和教育工作者。
技术会议、聚会和用户组专注于数据科学的讨论，人工智能峰会和世界会议都是无论是线上还是线下都是很好的资源。
在线社区允许全球范围内的连接，无需离开家就可以进行交流。弥合时区差异，这是与该领域的专家个人进行合作的一个很好的来源。
此外，在线社区还包括黑客马拉松、开源项目、在线课程和网络研讨会，这些都有助于积极参与社区并分享知识和技能。
展示你的技能
创建一个扎实的数据科学作品集的重要性
一个扎实的数据科学作品集是展示通过实习、就业、研究、项目或其他方法获得的技术技能和专业知识的绝佳方式。展示课程、教育背景、知识的实际应用和参考资料，可以作为一个人的身份和代言人。提供了与众不同的机会，数据科学作品集可以展示任务的成功或失败，并为候选人提供解释从中获得的宝贵经验的机会。
通过项目、GitHub仓库和在线平台展示你的技能的方法
这三个方法都是展示技能和分享作品的很好的来源。要通过数据科学项目展示技能，选择与职业目标相符的相关任务，并突出所获得的专业知识。确保清晰定义问题陈述，以便清楚表达克服挑战所采用的方法。这包括方法、算法、技术和使用不同的工具。项目文档必须通过包含流程图、图表和图片来进行澄清。为了更简单的导航，要有适当的索引，并直接明确所需和预期的内容。以高效的方式展示影响和结果，同时避免虚假和基于错误的后果。
创建GitHub仓库以有组织的方式展示数据科学项目。在每个仓库中添加自述文件，并总结包括目标、方法、主要发现、可视化、结果和其他相关细节（如果有）。使用版本控制功能查找更改，并与该领域的其他个人进行协作。确保向合作者添加信用。您还可以在GitHub的自述文件中添加链接，以便更好地互动和展示工作。
您还可以在博客、作品集、社区和Kaggle等在线平台上展示您的作品。像小猪AI这样的平台允许数据科学博客或查找其他相关的在线作品集以表达您对该领域的贡献。利用数据科学社区（如Reddit、DataCamp社区或Data Science Central）分享、讨论和获得他人的反馈。使用LinkedIn展示您的作品，或参加Kaggle竞赛进行交流和研讨。
通过案例研究和数据叙事来展示工作的影响的重要性
案例研究和叙事的演示有助于将数据科学的价值和相关性传达给广大受众，无论其技术知识水平如何。它有助于增加对该主题的熟悉度，了解问题对不同受众的影响，并开发有益于人类的创新解决方案。在应用数据科学所获得的技能时，它通过为作品集和个人资料增加价值和影响力来提高专业水平。
数据叙事通过简化复杂问题并使互动连通性更强来增强沟通能力。它有助于更高程度的参与，并进一步简化和引入解决问题的方法，这种方法非常受重视。它有助于与听众建立联系和共鸣，从而实现成功的交流。
导航就业市场
数据科学的工作岗位正在迅速增加，预计市场规模将在2020年至2027年以26.9%的复合年增长率增长。预计到2023年，市场规模将达到约703.76亿美元。除了需求的增加，还必须考虑该领域在不同行业中的不断应用，这有助于根据候选人的兴趣和专业领域找到工作。这些行业包括技术、电子商务、金融、医疗保健和营销。
掌握技术技能对于获得该角色至关重要，其中包括编程、统计分析以及对PyTorch、scikit-learn和TensorFlow等工具的熟练掌握。在数据科学市场上站稳脚跟的先决条件包括领域知识、扎实的数学和统计基础、沟通和可视化能力、高等学位或专业化以及实践经验。
量身定制简历和求职信的策略
您的简历和求职信代表您自己，也是判断您是否适合该岗位的主要因素。
研究工作要求：首要的事情是彻底了解工作描述，以确定该岗位所需的技能、职责和资格，编程语言、工具、行业知识和算法类型。找出自己是否适合该职位，并具备相应的资格。
突出相关技术技能：在简历中展示与岗位相关的技术技能。添加教育背景、课程或编程语言的额外认证以及工作角色关键词，有助于被公司选中。
展示数据科学项目：添加一个独立的项目部分，详细说明工作或自己的贡献。确保说明结果对公司的影响，如收入增加、节省成本、提高准确性等方面的数据。
展示分析和解决问题的能力：列出技能的部分。列举你的软技能，如分析和解决问题的能力。以简洁的方式将其与示例联系起来。
量身定制求职信：在撰写求职信之前，进行详细的公司调研。突出该岗位所需的技术技能，并列出您的独特品质或能力，以打动招聘人员。
量化成就与影响：在简历中提及成就。说明您的成就的数量效果以及由此产生的影响。使用数字或评级来展示这种影响以及它对公司产生的最直接影响。
校对和编辑：确保对简历和求职信进行校对。查找公司或个人姓名的语法或拼写错误。验证所描述的品质或特征是否与工作职责和公司相匹配。根据需要进行编辑。
探索求职平台、专业网络和招聘机构以寻找数据科学工作机会
通过众多在线平台寻找工作相对更加简单。质量较高的求职平台包括LinkedIn、Indeed、Glassdoor和Dice。这些平台定期更新多个公司的不同职位。这些平台还提供根据个人偏好的工作提醒，以获取直接的更新。
专业网络和社群提供导师和联系人，为寻找合适的职位提供了正确的机会和指导。这些社群可以在LinkedIn群组和Kaggle等专业网络上找到。在聚会和会议上也有可能建立联系和个人网络。招聘机构也可以帮助寻找合适的工作岗位。这类机构的常见例子包括AlmaBetter、Hirist、Harnham和Korn Ferry。
为什么公司越来越多地雇佣数据科学家？
导致数据科学家就业增加的原因有多种。其中包括过多的数据生成以及持有对公司增长至关重要的机密信息。只有数据科学家才能处理和解释这些数据。他们指导公司进行数据驱动的决策，帮助做出更加明智、基于证据的决策，提高效率。
此外，数据科学家利用数据更好地了解客户行为，了解他们的偏好、行为和体验。此外，数据对于风险管理和欺诈检测也很有帮助，以提高运营效率和降低成本。
技能提升和持续学习
数据科学领域持续学习和技能提升的重要性
持续学习和技能提升展示了候选人对当前需求的更新知识和跟上客户新需求的能力。与此同时，跟进技术进展也非常重要，因为软件和编程语言经常更新。除了核心数据科学之外，行业特定的景观不断演变，需要新的分析方法来解决问题。最近的欺诈和不道德行为还导致了数据伦理和隐私指南的更新，每个涉及数据处理的个人都必须遵守这些指南。
跟进最新工具、技术和行业趋势的重要性
通过上述方法保持更新有助于培养高效的解决问题的能力，发展创新和创造力。它有助于适应行业需求，并通过新功能的可用性提高绩效。
成功故事和建议
许多候选人成功地转行成为数据科学家。成功不仅仅局限于获得合理且应得的收入，还包括职业发展、幸福感、心灵的宁静、对自己职业选择的满意以及对自己能力的合理利用。
- 从石油工程师转行为数据科学家并不容易。对数学的热爱和有机会处理数据的机会促使Jaiyesh Chahar改变了职业方向。他从自己的工作领域获得了数据科学的初步知识，然后采取行动学习编码和统计学。作为新手在一个新领域找工作是一项挑战，但行业特定的知识帮助他解决了这个问题，帮助他获得了一份有趣的项目工作。
- 在软件测试工程和质量保证方面有经验的Bindhya Rajendran在实时数据上工作，并保持着设备制造业的行业特定知识。她通过强制培训模块接触到了分析学，对这个领域的有前景的方面产生了兴趣。在Analytics Vidhya的创始人准确的情境指导下，她朝着正确的方向迈出了步伐，成功地在BOSCH担任数据分析专家职位。
总结每个个人的故事，我们给有兴趣转行为数据科学家的候选人提出以下建议：
- 从数据分析师向数据科学家的转变，首先要了解数据科学的路径。阅读博客、书籍和在线资源，让自己对这个领域有所了解。
- 制作一张表格，列出你的技能和知识以及转行所需的技能和知识。选择相关的知识来学习，并从Analytics Vidhya选择适合你时间安排的课程。包括学习Python、R、Apache Spark、SQL和数据可视化工具：Tableau等。
- 熟悉机器学习算法，如回归模型、决策树、支持向量机和梯度提升。通过在教授或导师的指导下参与项目或实习来积累经验。否则，可以自己启动一个项目来学习。
- 努力扩展你的人脉，建立联系，并与你领域的人保持联系。积极寻找参与相关活动的机会。建立一个在线作品集。
- 当你对学习和经验感到满意，并获得足够的实质性证书来证明你的能力时，开始寻找工作。你必须在简历和求职信中充分展示自己。
成为数据科学家需要学习的课程
关于持续提升技能或从数据分析师过渡到数据科学的重要性，Analytics Vidhya在任何情况下都为您提供了相关内容。我们提供多个相关课程：
- 成为数据科学家的全面学习路径 – 这是一个适合初学者的课程，以有序的资源和课程内容列表形式提供。它包含用于测试的作业，并且旨在提升个人技能。
- 数据科学职业研讨会 – 过渡到数据科学 – 如果您对过渡到数据科学职业感到困惑，这是一个合适的课程。它涵盖了关键主题，例如不同的角色及其适合性，小组讨论，构建数字资料的方法以及如何满足招聘经理的要求。
- 数据科学全日制培训班 – 这是一个就业保障的培训项目，批次学员就业率达到100%。它还导致了250%的薪资增长，并指导您进行面试准备和灵活学习。
结论
数据科学家是一个令人着迷、有回报且迷人的职业，对于有才华和技能的人才需求不断变化。具备分析和解决问题的思维方式以及实践方法来处理复杂的数据问题有助于在长远的发展中取得成功。
持续提升技能是帮助个人职业发展的重要因素。Analytics Vidhya为您提供了许多课程，无论您的经验水平如何。我们是帮助您实现梦想和目标的助力，引领您事业的巅峰。