數據科學已經從任意數字發展成為一種有效的管理數據以獲取意義的方法。

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這項技術正朝著完全數字化的方向發展，未來將產生大量的數據。也就是說，人們需要能夠以結構化的方式理解、設計和處理數據的專家來利用數據。數據科學已經從任意數字發展成為一種有效的管理數據以獲取意義的方法。

即便如此，面對眾多的選擇，選擇合適的課程，選擇適合自己需要的合適的學院，也是非常令人望而生畏的。雖然在線課程是許多人提高技能的好方法，但來自頂尖大學和研究所的長期機會仍然是數據科學家測試其領域知識廣度和深度的標準。

以下是當今世界成為數據科學專家的五個基本步驟：

1 獲得數據科學本科學位或類似領域

為了獲得一個入門級數據科學家的機會，需要數據科學、數學、統計學和計算機科學的學士學位。學位還可以提供實習機會。即便如此，如果你已經通過網上短期課程或基礎訓練營獲得了不同領域的學士學位，你需要集中精力學習工作所需的技能。

技能是雇主最關心的。由于廣泛的項目組合顯示了他們的技術資格和從事類似數據科學工作的經驗，技術水平較低或實際上不太合適的學位的候選人可能會緩解這一劣勢。

2 參加課程

一門完整的課程可以使你成為一流的數據科學家。它必須包括成為一名全面的數據科學家所需的所有專業知識和工具、數百個大型項目和指導援助。Jigsaw學院與MAHE的數據科學研究生文憑(全日制)就是一個例子。本課程涉及Python中的數據科學編程、統計、數據庫管理、數據處理、數據可視化等學科的深厚基礎。它提供了深入的主題分析，如數據清理、機器學習、大數據分析等等。

在你旅程的第一步，免費課程是一個很好的方式來建立你的經驗。這些課程對數據科學的原理有很大的了解。例如，用于數據科學的Python。為了構造機器學習模型，Python是最強大和最常用的語言之一。對于Python初學者來說，這門課程非常完美，還提供免費認證。

3 尋找數據科學和研究生學習方面的額外認證

許多大學在數據科學知識和能力方面有很多課程和培訓。這是為了在你真正開始之前體驗一下現實世界。在這里，您將獲得許多訪問真實世界數據收集和清理任務的權限。想一想擁有博士或碩士學位。與在一所好大學完成一個成功的課程相比，沒有什么比提高找到正確工作的機會更重要的了。

4 找份入門級的工作

公司還希望填補數據科學領域初級職位的空缺。檢查像初級數據科學家或初級數據分析師這樣的角色。在尋找入門級數據科學職位時，數據相關領域(如商業智能應用程序、關系數據庫管理系統、數據可視化工具等)的系統特定培訓或認證可能會有所幫助。

5 了解進步

隨時了解數據科學行業的最新變化。每天，世界上產生的數據量都在增長，數據科學也在隨著這種指數級的發展而發展。為了保持資源優化，數據科學家必須學習開發數據監控和分析應用程序的方法。為了讓數據科學家保持行業領先地位，持續學習是必不可少的。尋找教育和專業發展的可能性，這將促進數據科學專業。