随着技术继续快速发展，使用该技术所需的技能也需要更快地发展，否则就会过时。这意味着候选人在获得正式资格后必须不断提高技能并进行自我教育，以跟上行业的最新动态。
近年来，数据科学家这一职业的重要性迅速提升。随着大 开启数据科学职业生涯 数据的兴起，企业需要更多分析能力强、技能娴熟的人才来解读和挖掘数据。学习数据科学可能令人望而生畏，但这并没有阻止《 哈佛商业评论》 在 2012 年将其称为“21 世纪最性感的职业”。Glassdoor 也连续三年将其评为美国最佳职业。
如果您想从事数据科学事业，请遵循以下 5 个重要提示。
1）选择正确的角色
选择数据科学职业并非易事。有许多不同的职位 按行业划分的特定数据库 可供选择，包括机器学习专家、数据工程师、数据可视化专家、数据架构师等，如果您有经验，您可以从事这些职位。您对职位的选择将取决于您的工作经验和背景，例如，软件开发人员会发现转为数据工程师职位会更容易一些。
刚开始时，您可能不清楚应该走哪条路、磨练哪些技能，因此，为了更好地掌握可用的选项，我们建议您注意以下几点：
- 与已经在该行业工作的人员交谈，确定有哪些职位可供选择以及每个职位需要做什么。
- 弄清楚你的优势是什么，以及什么角色与你的研究领域和兴趣密切相关。
- 找一位导师，他可以花一点时间来指导您完成需要采取的步骤。
充分了解每个职位的要求非常重要，而不是仓促地申请，然后发现它并不适合您的职业生涯。
2）参加课程
确定职位后，下一步就是花时间充分了解该职位的要求以及您可能需要的资格。由于对数据科学家的需求超出了现有数量，因此有数百门课程和资源材料可供选择，以便您可以学习任何您想学的东西。我们建议您查看以下一些内容：
Coursera – 数据驱动的决策
该课程由普华永道提供，因此它更侧重于商业 开启数据科学职业生涯 应用而非理论，这并不令人意外。然而，它涵盖了当今企业用于应对数据挑战的所有技术和工具。
EdX – 数据科学要点
本课程由 Microsoft 提供，是其数据科学专业课程证书的一部分。不过，在参加本课程之前，您需要具备 Python 或 R 的初级知识。
Udacity – 机器学习简介
毫无疑问，机器学习是目前数据科学领域的热门话题。如果你想在机器学习领域找到一份工作，本课程将为你提供从理论到实际应用的全面概述。
3）通过构建项目不断学习
您是否将大部分时间都花在找工作上？虽然花时间找工作很 初学者数字营销课程大纲：综合指南 重要，但不断学习也是每个数据科学家的主要责任。新工具不断涌现，被定义为“数据科学技能”的技能也在不断变化，因此通过学习，您将掌握这些技能，并提高您对任何潜在雇主的吸引力。
理论很重要，但为了做好找工作的准备，你还需要留出时间去做项目。它们将让你练习你将在数据科学工作中创造的东西，帮助你完善你的作品集，并在试图获得面试机会时建立你的信心。
开始一个项目并不困难。你需要：
- 确定一个足够有趣的数据集，以便制作图表。它也不应该有太多的列或行，以便于操作。
- 创建您希望数据集回答的问题列表。
- 使用工具探索和分析数据（例如 Jupyter Notebook）。
- 使用 Github 存储你的笔记本。
4）参加聚会和活动
无论您处于职业生涯的哪个阶段，拥有可以依靠的行 开启数据科学职业生涯 业同行来提供建议和支持都很重要。为什么这很重要？这是因为同行群体可以帮助您保持动力，克服障碍，并避免陷入前人所犯的相同陷阱。如果您是该行业的新手，可能很难遇到志同道合的人，因此您应该留出时间寻找与您的职业相关的聚会和活动。
在都柏林，最知名的数据科学聚会之一是“都柏林数据科学”，他们每月在都柏林市中心举办免费聚会。他们的社区拥有 1,800 多名成员，他们的活动是结识职业生涯不同阶段的数据科学家的绝佳机会。
“ DatSci 奖”还为您提供了一个绝佳的机会，让您聆听爱尔兰一些行业 电子邮件线索 顶级数据科学家的成功故事，同时还有机会与正在寻找像您这样的人才的领先科技公司交流。
5）建立你的个人资料：展示你的工作
作为一名有抱负的数据科学家，在行业中建立自己的形象非常重要，因为这将使你更容易获得新的机会。其中一种方法就是与他人分享你的工作。有许多数据科学和编程社区重视教程或项目演练帖子，你应该向这些社区贡献你的工作：
- /r/machine learning — 机器学习相关文章和教程
- /r/data science — 任何与数据科学相关的内容
- /r/python — 大多数文章都是关于 Python 的
- DataTau—— 基本上 是数据科学的Hacker News
- /r/learn python — 关于学习 Python 的文章或教程
- /r/learn programming—— 有关学习编程的文章或教程。
- 数据科学社区 Slack
与任何社区一样，在考虑分享自己的内容之前，参与 开启数据科学职业生涯 区活动非常重要。阅读其他成员提交的内容，添加相关且有价值的评论，并确保遵守社区规则。人们往往不喜欢只关注自己私利的人。
分享您的博客不仅可以增加流量，还可以带来以下结果：
- 关于如何改进你的工作的建议。
- 来自正在寻找候选人的招聘人员的潜在客户。
- 直接从正在寻找像您这样的人才的公司获得机会。
- 在您的整个职业生涯中，可以向业内同行寻求支持。