成为跨国公司高级数据科学家的步骤
你真的很想处理数据，对吧？但是当你想到这个时，你真正想到的是什么？
该地区有各种各样的数据相关工作，并且需要高技能人才。已经有人说过，数据是新的石油，而数据科学家是 21 世纪最性感的工作。媒体向我们展示了人工智能的每一个显着进步。
你想成为其中的一部分吗？本指南将向您展示一些现实以及如何开始数据职业。
1、了解你最喜欢的工作
任何数据团队的主要目标都是创建基于数据的解决方案来帮助业务。这是一个相当广泛且可能被低估的目标，仅仅是因为有多种形式可以实现它：
通过创建允许高层管理人员做出明智的战略决策的仪表板。
开发能够预测复杂变量的模型，例如产品定价或客户倾向。
减少可能有助于客户选择我们产品的相关信息的处理时间。
寻找可能表明市场趋势或公众需求的模式。
以及我们可以采用数据驱动解决方案为业务带来价值的许多其他用例。
通常，数据团队有许多角色：数据科学家、数据分析师、数据工程师和机器学习工程师是其中的一些角色。
这是数据团队的生态系统，所有这些角色的共同点是：他们都需要非常了解自己的活动，但也需要了解其他角色的活动。他们都需要了解他们正在从事的业务。
我需要强调的是，它并不像听起来那么迷人。大部分工作是处理表格和图表形式的数据，而不是使用某种机器人制造魔术工具。
既然选择了自己最喜欢的角色，接下来应该怎么做？
2、学习编程
起点是学习编程。
最近，我看到很多人说“无需了解编程即可处理数据”，尽管该领域正朝着无代码建模快速发展，但我们仍然将编程技能用于许多其他事情。
如果有人问我，我会毫不犹豫地说：学 Python。
它的不同之处在于您可以创建网站、游戏、智能手机应用程序的后端，以及除数据操作之外的许多其他东西。我使用 Python 自动化了几个流程，包括与 MS Office 产品和网页的接口。
这是不可避免的：随着解决方案的复杂性增加，“标准”解决方案不再有意义，我们需要对其进行定制。如何？编码。创建新的类、函数、管道，直到框架适应我们的需要。
但是，如果您有兴趣开始，请不要让编程成为障碍。很好地学习基础知识，例如主要结构，功能，类。您将有足够的时间更好地学习其余部分。
3、 深入你喜欢的领域……
我通常会说，20 小时的在线课程不会神奇地将您转变为数据科学家（或分析师或工程师）。但我相信，如果您之前没有接触过数据，这将是一个非常好的开始。
从课程开始，参加研讨会和聚会，阅读主题。突然间，您将面对您所在区域范围内的整个地图。这时候你终于知道你需要关注什么了。
这就是我仍然这样做的方式！我通常会阅读和谈论很多关于数据科学的内容，每次我遇到一些我需要更好地了解的东西时，我都会将其包含在学习清单中以供以后检查。
不要满足于知道要使用哪种工具，而要始终尝试找出每个工具的工作原理。随着时间的推移，你会在不知不觉中变得越来越专业。
小心这个陷阱：数据主体太宽泛了，感觉我们需要从一开始就了解 50 万件事情。呼吸。冷静下来。一次解决一个小问题。
4、对其他领域也略知一二
正如我之前所说，在数据生态系统中，我们需要接近其他角色。
如果您是数据工程师，您将需要了解科学家的需求，哪些表是分析师最常使用的，哪些功能是每次需要时手动创建的，因为它们在数据湖上不可用……
如果您不了解同事的工作，那么在您的小世界中成为超级英雄是没有用的，而试图成为无所不知的人也是没有用的。要成为所有领域的专家是人类不可能的，但至少了解基础知识是非常必要的。
提示仍然有效：在线课程和免费内容可以帮助您建立更广泛的基础，而无需深入研究某个主题。
5、创建一个突出的投资组合
我们在该地区面临很多竞争，所以你需要一些东西让你脱颖而出！
对于初学者，我的建议是：建立一个投资组合。
在互联网上搜索很酷的问题和项目，创建解决方案，然后在你的 GitHub 或你的 kaggle 上发布。展示您理解并很好地履行您的职责的实际用例。
创建学习小组，共同解决案例和竞赛。互相教。这些案例可以进入您的投资组合，您可能会在路上找到好朋友。
结语
处理数据具有挑战性，需要不断学习。除了了解与我们合作的企业外，我们还需要继续研究和跟踪新事物。
即便如此，使用数据是有益的，知道您的工作正在对业务产生积极影响是一件很酷的事情。
我希望这个（不是那么）简短的指南可以帮助您在数据科学家之路上启航，或者至少它可以让您更好地理解它。
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