京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据科学家是当今最受欢迎的专业人士之一。随着数据在现代商业中继续发挥越来越突出的作用,这个行业只会变得更有价值。考虑到这一前景,这是一个理想的时间追求作为一个数据科学家的职业生涯。
成为一名数据科学家可能是一个有回报和有利可图的职业。劳工统计局预计,到2029年,这些工作岗位将增长15%,远快于全国平均水平。数据科学家2019年的平均工资为122,840美元。
你可能不需要更多关于你为什么应该成为一名数据科学家的说服力,但如何做到这一点可能不太明显。以下是开始数据科学职业生涯的一步一步指南。
和大多数职业一样,你需要接受适当的教育才能成为一名数据科学家。理想情况下,你应该获得相关领域的本科学位,如计算机科学、信息系统或数据分析。大多数专业数据科学家也拥有硕士学位,通常在数据科学中的一个更专业的领域。
如果你已经有了一个学位,你不一定需要回到学校去读一个更相关的学位。不过,你应该看看在线课程,在那里你可以学习一些数据科学课程。寻找一些额外的认证和许可证也将证明是有帮助的。
你在课堂上学到的技能并不是成为一名数据科学家所需要的唯一教育。您还应该考虑学习各种编程语言,并寻求实践经验。你可以找到大量的书籍和在线课程来帮助你发展这些技能。
要找到一份数据科学家的工作,你需要的不仅仅是教育。大多数公司也会寻找你技能的切实证据。Mohammad Shokoohi-Yekta是苹果公司的前高级数据科学家,他说你应该对代码和应用数据科学感到舒服,而不是理论上的。
最好的方式,你可以显示你的舒适和知识在这方面是通过一个投资组合,你的工作。尽早开始参与实际操作的数据科学项目,并将它们编译成投资组合。你可以通过自由职业者的数据工作和你感兴趣的领域的宠物项目来做到这一点。
您的投资组合应该以各种不同的数据科学项目为特色,以展示您的多才多艺。您应该演示各种编程语言、行业和项目类型的技能。如果你能参加任何与数据科学相关的比赛,你在这些比赛中的工作将是一个出色的投资组合。
一旦你有了相关的教育和一个相当大的投资组合,是时候开始寻找一个职位了。
虽然多才多艺总是有帮助的,但你可能会有更好的运气,以特定的资格和认证为目标的利基行业。例如,所有国防部承包商都需要符合CMMC的规定,这样你就可以获得这个认证,并更好地获得国防部的工作机会。
记住给每个潜在的雇主量身定制你的简历和求职信。强调你的技能和经验是最相关的特定行业和职位在手头。除了通过Inside这样的网站申请工作之外,还要在LinkedIn上发展你的关系网,努力在网上建立一个值得尊敬的网站,让雇主注意到你。
一开始你可能无法得到一个数据科学家的职位,这也没关系。事实上,最好先申请一个相关但更入门级的职位,比如数据分析。你可以从那里发展你的事业。
在职经验是你推进事业的最佳资源。有鉴于此,试着不要对你接受的第一个职位过于挑剔。如果你得到了一份数据相关领域的稳定工作,但这不是你理想的职位,你可能仍然想接受它。将您的第一份数据工作视为一个启动点。
拥有50到500名员工的公司是你在数据科学领域的第一份工作的理想规模。在这些中型企业中,你可以从资深数据科学家那里学习,并有很多提升的机会。一旦你开始在你的第一个职位上工作,采取主动,尝试在尽可能多的项目上工作,而不是让自己变得单薄。
你在公司里寻找的新机会越多,你获得的相关经验就越多。当你工作的时候,在你目前的业务和其他公司寻找晋升的机会。如果你表现出主动性和非凡的职业道德,你很快就会成为一名数据科学家。
在数据科学领域开始职业生涯永远不会太晚。但如果你知道这是你想做的,就不要拖延。你可以从今天开始获得你需要的技能和经验。成为一名数据科学家并不容易,但是如果您遵循这些步骤,您可以在数据科学领域享受漫长而有回报的职业生涯。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28