1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
RShiny仪表板是不错的探索数据交互方式。
掌握这些技能需要大量的时间（可能比获得专业学位更久）。但每个人都不能满足现状，必须不断学习。如果我们每天能进步一点，那么在未来某天就能达到自己的预期目标。
决心和坚韧有时比聪明才智能有用。
行动计划
首先我们需要一些基本技能：
1. 从正确的理念开始
十年前，等待数据课程的资料可能需要数周的时间，但那些日子已经一去不回。如今到处都有很棒的学习资源，我们需要不断学习，不断提升技能。
2. 学习一门语言并培养数学技能
可以选择学习Python或R语言。Coursera和Udemy等网站上有大量免费课程。吴恩达的机器学习课程和斯坦福大学的神经网络课程都非常棒，而且很有趣。
许多Python用户喜欢使用Anaconda和Jupyter Notebook。许多R用户喜欢用R Studio。
3. 解决实际问题
尝试解决工作中的实际问题，与商业专家和数据工程师一起工作。
4. 参加Kaggle比赛
Kaggle任务有一定范围，而且数据比较干净，但能很好的提高建立模型技能，同时能与几千人一起解决挑战性的数据问题。不要担心排名，从零开始。
5. 了解行业大神的动向
可以关注Geoffrey Hinton、吴恩达、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
积累一定基础后，使用GitHub等版本控制系统改进自己的工作流程，以便进行部署和代码维护，还可以使用Docker。
7. 有效地沟通
我们需要展现自己的工作成果，在跟领导层汇报工作时，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作环境
即使你掌握了许多技能，但所在的公司没有合适的工具和环境，那么开展工作也是很困难的。工作环境中总会存在些不可控的因素，因此我们要考虑哪些因素可以改善和利用。
1. 转到合适的团队
大多数大中型企业至少有一个小型数据科学团队，因此要选择合适的企业。
2. 与合适的人合作
如果换工作不太现实，那么设法与出色的数据科学家合作。例如，发现相关问题，与专业人员合作解决，而不是委托他们解决。
3. 适当的工具和环境
企业有时不太明确该如何数据科学工具进行投入。有些企业制定计划和投入过程比较繁琐，因此只会优先考虑收益明显的商业案例。抓住机会，倡导对分析环境、工具、相关培训的投入。
4. 制定明确的用例
了解公司的业务以及能如何应用数据科学，将这两者联系起来，制定明确的用例。
5. 与更优秀的人合作
努力成为优秀团队中的一员，你不仅会收获地更多，还能学到很多自己为掌握的知识。
结语
现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。
1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
RShiny仪表板是不错的探索数据交互方式。
掌握这些技能需要大量的时间（可能比获得专业学位更久）。但每个人都不能满足现状，必须不断学习。如果我们每天能进步一点，那么在未来某天就能达到自己的预期目标。
决心和坚韧有时比聪明才智能有用。
行动计划
首先我们需要一些基本技能：
1. 从正确的理念开始
十年前，等待数据课程的资料可能需要数周的时间，但那些日子已经一去不回。如今到处都有很棒的学习资源，我们需要不断学习，不断提升技能。
2. 学习一门语言并培养数学技能
可以选择学习Python或R语言。Coursera和Udemy等网站上有大量免费课程。吴恩达的机器学习课程和斯坦福大学的神经网络课程都非常棒，而且很有趣。
许多Python用户喜欢使用Anaconda和Jupyter Notebook。许多R用户喜欢用R Studio。
3. 解决实际问题
尝试解决工作中的实际问题，与商业专家和数据工程师一起工作。
4. 参加Kaggle比赛
Kaggle任务有一定范围，而且数据比较干净，但能很好的提高建立模型技能，同时能与几千人一起解决挑战性的数据问题。不要担心排名，从零开始。
5. 了解行业大神的动向
可以关注Geoffrey Hinton、吴恩达、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
积累一定基础后，使用GitHub等版本控制系统改进自己的工作流程，以便进行部署和代码维护，还可以使用Docker。
7. 有效地沟通
我们需要展现自己的工作成果，在跟领导层汇报工作时，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作环境
即使你掌握了许多技能，但所在的公司没有合适的工具和环境，那么开展工作也是很困难的。工作环境中总会存在些不可控的因素，因此我们要考虑哪些因素可以改善和利用。
1. 转到合适的团队
大多数大中型企业至少有一个小型数据科学团队，因此要选择合适的企业。
2. 与合适的人合作
如果换工作不太现实，那么设法与出色的数据科学家合作。例如，发现相关问题，与专业人员合作解决，而不是委托他们解决。
3. 适当的工具和环境
企业有时不太明确该如何数据科学工具进行投入。有些企业制定计划和投入过程比较繁琐，因此只会优先考虑收益明显的商业案例。抓住机会，倡导对分析环境、工具、相关培训的投入。
4. 制定明确的用例
了解公司的业务以及能如何应用数据科学，将这两者联系起来，制定明确的用例。
5. 与更优秀的人合作
努力成为优秀团队中的一员，你不仅会收获地更多，还能学到很多自己为掌握的知识。
结语
现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。
1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
RShiny仪表板是不错的探索数据交互方式。
掌握这些技能需要大量的时间（可能比获得专业学位更久）。但每个人都不能满足现状，必须不断学习。如果我们每天能进步一点，那么在未来某天就能达到自己的预期目标。
决心和坚韧有时比聪明才智能有用。
行动计划
首先我们需要一些基本技能：
1. 从正确的理念开始
十年前，等待数据课程的资料可能需要数周的时间，但那些日子已经一去不回。如今到处都有很棒的学习资源，我们需要不断学习，不断提升技能。
2. 学习一门语言并培养数学技能
可以选择学习Python或R语言。Coursera和Udemy等网站上有大量免费课程。吴恩达的机器学习课程和斯坦福大学的神经网络课程都非常棒，而且很有趣。
许多Python用户喜欢使用Anaconda和Jupyter Notebook。许多R用户喜欢用R Studio。
3. 解决实际问题
尝试解决工作中的实际问题，与商业专家和数据工程师一起工作。
4. 参加Kaggle比赛
Kaggle任务有一定范围，而且数据比较干净，但能很好的提高建立模型技能，同时能与几千人一起解决挑战性的数据问题。不要担心排名，从零开始。
5. 了解行业大神的动向
可以关注Geoffrey Hinton、吴恩达、Yann LeCun、Rachel Thomas、Jeremy Howard等人。
6. 使用高效的工作方式
积累一定基础后，使用GitHub等版本控制系统改进自己的工作流程，以便进行部署和代码维护，还可以使用Docker。
7. 有效地沟通
我们需要展现自己的工作成果，在跟领导层汇报工作时，需要有效地利用演示文稿等中。
良好的工作环境
即使你掌握了许多技能，但所在的公司没有合适的工具和环境，那么开展工作也是很困难的。工作环境中总会存在些不可控的因素，因此我们要考虑哪些因素可以改善和利用。
1. 转到合适的团队
大多数大中型企业至少有一个小型数据科学团队，因此要选择合适的企业。
2. 与合适的人合作
如果换工作不太现实，那么设法与出色的数据科学家合作。例如，发现相关问题，与专业人员合作解决，而不是委托他们解决。
3. 适当的工具和环境
企业有时不太明确该如何数据科学工具进行投入。有些企业制定计划和投入过程比较繁琐，因此只会优先考虑收益明显的商业案例。抓住机会，倡导对分析环境、工具、相关培训的投入。
4. 制定明确的用例
了解公司的业务以及能如何应用数据科学，将这两者联系起来，制定明确的用例。
5. 与更优秀的人合作
努力成为优秀团队中的一员，你不仅会收获地更多，还能学到很多自己为掌握的知识。
结语
现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。
1. 打开LinkedIn，登录。
2. 点击“编辑我的个人资料”。
3. 找到“数据分析师”，并用“数据科学家”替代。
完成！非常容易吧。
不幸的是，现实并不那么简单。
掌握必备的技能，从或多或少的数据中得出分析见解，这些都并非易事。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转化为数据科学家的文章却很少。
在此之前，我们有必要分别给出这两个职业的定义。
数据分析师
对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。
数据科学家
有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。
数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。
我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。这也是促使我写本文的原因之一。
为什么要成为数据科学家？
原因有很多，主要分为以下几点：
* 影响力
可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
* 精通
在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
* 相关性
有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新，而不是等待被自动化取代。
* 加薪与发展机会
薪水和发展机会会得到提升，优秀的数据科学家很少，需求量很大。
数据科学——需要学习很多技能
机器人取代人类工作
如何成为数据科学家？
大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
那么，数据科学家需要哪些技能？
这个问题可能没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：
数据科学语言：Python / R
关系数据库：MySQL、Postgress
非关系数据库：MongoDB
机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络
绘图：Neo4J、GraphX
分布式计算：Hadoop、Spark
云：GCP / AWS / Azure
API 交互 ：OAuth、Rest
数据可视化和网页应用：D3、RShiny
专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
提升树模型在数据科学竞赛中很受欢迎
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