如何成为数据科学家？
数据科学家是我未来一个职业的备选项，所以平时就比较关注这方面的资讯，正好前两天听了一个关于博士生的职业规划讲座，讲者的身份是英国某四大的lead data scientist，从中获益良多，正好趁这个机会总结下。 这个讲座是主要是针对博士在读或者博士学位获得者的，特别是一些非CS专业的同学如何准备data scientist的职业准备。 首先提到的是不同于学术界，data scientist通常情况属于工业界，具有以下7个特点： 讲者提到了应届生在进行职业规划的时候，不一定非得追求一步到位到科技公司或者互联网公司，因为这些公司竞争通常相当激烈。反而可以参考一些公司甚至银行等金融机构的graduate scheme，这种渠道对于非CS科班出身的同学非常友好，成功率也相对来说更大一点，之后再跳槽也非常的方便。 另外，对于一个打算找业界工业的应届生，应该尽量充实自己的以下几个方面： 数学 + 编程，DS的本质就是这两者的结合，这个方向的对口职业一般也需要这两者的结合。比如在金融领域列举了以下几个职业： 对于大多数人来说，我其实是推荐把数据分析当做一个方向来学的，首先python的优势就在数据处理分析与人工智能。 人工智能的从业门槛很高，自学基本上属于纯玩，性价比不高。 数据分析处理，我觉得是未来各行各业都可能碰到的问题，虽然现在有很多自动化数据处理工具，但是毕竟通用的场景并不多，而那些熟悉某个特定行业领域+数据处理能力的复合型人才就相对可能更吃香。 这里有一门知乎出品的数据处理精品课程，对于在本职工作之外想要学习一门实用技能的同学，建议免费体验一下，记住，那这个找工作很难，属于锦上添花的技能。 Jupyter notebooks, Spider, PyCharm等 Sublime text, Vim editor, Visual Studio code Github, Gitlab, Bitbucket Google Colab, Kaggle, Azure notebooks, AWS Sagemarker pip, conda, homebrew Data process: pandas, pyodbc, sqlalchemy, etc. Visualization: matplotlib, plotly, seaborn, etc. Machine learning: sklearn, tensorflow NLP: nltk, spacy, tensorflow, torch GUI: tinker, flask Selenium, Katalon Studio Docker, Kubernetes Terraform 讲者用下面这张图做了一个总体的介绍。 并列举了一些常用的算法： 比如说判断某个邮件是否是垃圾邮件。    比如通过地理位置，供需变化等参数与拟合一个预测房价变化的模型。  比如说在保险行业，可以用于确定平均理赔费用较高的汽车保单持有人群体，识别欺诈行为。  优点包括：降低存储成本，减少计算时间，提高算法性能，有利于可视化 常用的方法： 原理可以简单理解为三个臭皮匠顶个诸葛亮，结合多个基学习器进行学习并预测，通常具有不错的性能 三大主流的集成学习方法： 详细请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36161812 在算法部分中已经涵盖了一部分的统计学知识，其余的统计知识比如假设检验等知识可以从这本书中查漏补缺 《面向数据科学家的实用统计学》 讲座大概持续了一个半小时，信息量很大，我的理解就是对于一个数据科学家，数学+统计+编程+业务理解，这四个方面都得面面俱到。 如果你能坚持看到这里，那么就去学吧，从最简单也是最直观的数据分析学起来吧，并且试着从知乎出品的数据分析课开始吧。