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这是国外数据迷信学习平台 DataCamp 成员写的一篇图文《8 步成为数据科学家》。咱们具体来看下有哪些学习内容和学习资源。
这里说的 8 步，不是你用 8 周就能够实现，而是一种学习的办法。这些步骤尽管没有那么简略，然而都是可操作，可实际的。只有你投入工夫去学习，置信工夫的积攒力量，就能够把握这些常识。
首先，什么是大数据科学家？
数据科学家是一个跨学科人才，是比软件工程师更善于统计学，比统计学家更善于软件工程的人。须要把握的常识有数学统计，编程能力，机器学习，钻研能力等。
目前，数据科学家大部分是本科或者硕士学历（本科 37%，硕士 31%）。然而不要放心，从考察数据来看，有 5% 高中毕业的人也成为了数据科学家。这足以证实，只有你致力去提供本人，英雄是不问出处的。
01 第 1 步：学好统计、数学和机器学习
上面给出了学习这些常识的资源。如果感觉这些资源学起来太难，能够从《赤裸裸的统计学》、《深入浅出统计学》这两本书入门。
02 第 2 步：学会编程
把握计算机科学的基础知识，学会零碎开发的整个过程（end-to-end development），因为你做的货色会成为其余零碎的一部分。
抉择一种数据分析的编程语言，例如开源软件的 R , Python 语言等，或者商业软件的 SAS, SPSS 等。
在学习过程中能够用 DataCamp, tryR, Codecademy 或 Google Class 进行交互式学习。
03 第 3 步：了解数据库
在大部分的理论数据分析我的项目中，数据大部分是存储在数据库中的，所以你得学会数据库的操作，如关系数据库 MySQL, 非关系型数据库 MongoDB 等。
04 第 4 步：学会数据预处理、可视化和报表制作
- 数据预处理：在数据分析师的工作中，有多达 60% 的工夫都花在了理论剖析前数据的筹备上。数据预处理的指标是为了把数据扭转成咱们喜爱的样子，以便于前期的剖析解决。这就好比，当初很多女孩照相喜爱用美图秀秀，眼睛不大，那我就用美图秀秀把眼睛变大。变成本人喜爱的样子。
数据预处理可自学 Coursera 中《Getting and Cleaning Data》的 课程（作者：John Hopkins）。也能够用工具 DataWrangler、R 语言的 data.table 和 dply 包。
- 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果显示进去，便于展现。实用工具有 ggvis, D3, vega。
- 数据报表：作为数据分析的最初一步，是将数据分析和后果制作成易于了解的报告。实用工具有 Tableau, Spotfire 和 R Markdown。
05 第 5 步：晋升到大数据级别
当你开始解决海量规模的数据时，绝大多数的数据科学家要解决的问题，都无奈在单机上实现，须要用分布式解决大数据集，应用的工具有 Hadoop，Apache Spark。
06 第 6 步：多实际，与数据科学家大牛多交换
幸好是互联网时代，咱们能够通过网络意识大牛，并从他们分享的常识内容中学到更多教训常识。当然，你也能够通过加入较量，做小我的项目取得更多的实践经验。
07 第 7 步：实习、实战、或找份工作
判断本人是不是一个真正的数据科学家的最佳路径，就是用你新学的常识迎难而上，进入数据分析的工作畛域。
08 第 8 步：通过业余社区学到更多
数据分析的网站有：DataTau, Kdnuggets, fivethirtyeight, datascience101, r-bloggers。
能够看这些数据迷信大牛的博客：Hilary Mason, David Smith, Nate Silver, dj patil。
能够从 quandl 上获取数据。
以上就是成为数据科学家的 8 步，你在哪一步呢？
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