通过我们的清单了解数据科学职业 7 种方法告诉你数据 是否适合您。了解加入数据科学社区需要哪些技能。

7 种方法告诉你数据科学是否适合你
数据科学是目前最热门的职业选择之一。原因很明显：

每年都会创造出10万个新的数据科学工作岗位。
美国 数据科学家的平均入门级工资为113,900 美元。
有各种各样的职业道路可供选择。
但要想成功转行，你需要的理由不仅仅是数据科学家需求巨大。你需要知道数据科学是你的正确选择。数据科学家的职责应该包括做你擅长的任务和从事你认为本质上有趣的项目。毕竟，数据科学是一门需要你不断学习和发展的学科。

因此，我们整理了一份简单的清单，其中包含 7 种方法来判断数据科学职业是否真的适合你：

您对解决问题充满热情。
您正在学习编码或 美国电话号码列表 已经知道如何编码。
您可以用简单的方式解释事情。
您对最好的企业是如何运作的感到好奇。
您拥有扎实的数学和统计 技能。
您热衷于从事人工智能和机器学习工作。
您是一个具有大局观的人，目光不局限于单个任务。
让我们更详细地了解这些，以便您确定自己是否真的可以成为一名成功的数据科学家。

你有解决问题的热情

数据科学是一门需要分析性思 美国电子邮件营销薪资 维的学科。所以如果你想成为福尔摩斯，在弄清楚问题和解决问题之前不能放松，那么它是完美的选择。

如果你想要从事数据科学事业，你需要能够深入思考你所面临的问题，并从多个角度理解它。只有这样，你才会知道要提取哪些数据，要忽略哪些数据。

数据科学家需要具备的一项重要素质是审视自己的假设并以全新的视角处理每个问题的能力。当然，经验很重要。但在数据科学领域，使用上次有效的模型可能无法在这次为您提供正确的答案。

最后，就像夏洛克把所有嫌疑人聚集在一个房间里一样，你必须解释结果是什么以及为什么会有这些结果。

一名男子坐在桌前编写计算机代码
您正在学习编程或已经知道如何编程
编码是数据科学的支柱，您将花费大量的工作时间。您需要编写脚本、自动化程序和程序来管理大量不同类型的数据。其中会存在非结构化数据集，有时您还需要实时处理数据。

Python 正在成为数据科学领域的首选编程语言，所以如果你了解它就太好了。如果不了解，可以寻找一个面向初学者的数据科学课程，教你如何从头开始编写代码。

但最重要的是，你需要喜欢编码。作为一名数据科学家，你将花很多时间只和显示器在一起。所以能够坐下来独自编码很重要。

你可以用简单的方式解释事情

要成为一名数据科学家，你需要一些 越南推廣 非常复杂的沟通技巧。

这是因为仅仅探索数据并展示你的发现是不够的。你需要根据数据提出模型、见解和干预措施。而这些都需要解释。数据科学可能会提供很好的见解，但高层管理人员只有在理解这些见解后才会接受它们。你创建的模型的全部目的是帮助决策者做出更好的决策。如果他们最终因为不理解而拒绝你的见解，那就浪费时间了。

另一个要点是，您所做的一切都将与其他系统、数据、应用程序和人员集成。因此，与来自不同团队的不同人员进行有效沟通是必要的。

那么，你能把统计数据转化为可操作的见解并解释它吗？你能描述算法如何以及为何做出特定预测吗？你能创建清晰的数据可视化吗？更重要的是，这是你喜欢做的事情吗？

当你的听众“明白”时，那种恍然大悟的瞬间可能是数据科学家工作中最有成就感的部分之一。但你需要具备沟通技巧才能实现这一点。

团队查看数据并集思广益

你很好奇最好的企业是如何运作的
那么，所有这些数据科学到底有什么用呢？嗯，在很多情况下，它是关于使用数据来寻找对业务有意义的见解。

了解商业运作方式将成为您作为数据科学家取得成功的重要组成部分。对商业有直觉是无价的，而好奇心是一个很好的开始：

为什么这种模式适合这个业务？
为什么那个预测与现实不一样？

这个数据项目真的会为这个企业创造价值吗？

能够将深入的数据工作重点放在根本的业务目标上，将赋予您的工作意义和目的。这也将使您在经理中非常受欢迎。

这里还有一个重要的沟通方面。有抱负的数据科学家必须能够积极倾听利益相关者的意见。如果你能做到这一点，你就能够产生他们真正需要的结果——而不是他们认为需要的结果。这一切都归结于对您的业务如何运作以及是什么让它成功保持好奇的态度。

你有扎实的数学和统计技能

除了编程语言之外，数学和统计学也是您在数据科学项目中会不断使用的硬技能。

您将使用统计模型，例如回归、优化、聚类、决策树和随机森林。如果这还不足以锻炼您的数学能力，数据科学家还会使用复杂的方程式并创建算法来管理数据。

成为数据科学家并不需要数学或统计学背景，但这肯定有帮助。至少，你需要对这些科目充满好奇心，并做好学习的准备，即使这不是你的强项。