如何成为数据科学家?这有一条完整的学习路线和方法!

0x00 前言

数据科学家,一个被评为21世纪最“性感”的职业,近些年一直备受推崇。

从事数据科学家的工作,不仅意味着你将能够在工作中实践前沿的技术去解决业务问题,同时意味着丰厚的薪水。这两者都能给你带来巨大的成就感。

那么,问题来了,该如何成为一名数据科学家呢?

本文将提供如下三方面的思路和方法:

  1. 一个完善的学习路线

  2. 一种能够督促你学习的机制

  3. 数据科学领域一线工作者的技术和经验分享

0x01 学习路线

数据科学家是一个要求综合实力很强的职位。它和数据开发、数据仓库、数据分析、数据挖掘等岗位很大的一个不同就在于它要求任职者:

  1. 对整个数据链条都有一定的了解和造诣

  2. 懂业务,能用数据为业务赋能

  3. 综合素质强,能沟通,能汇报,能管理项目

而这些素质在其它岗位中并没有过多的要求,或者很少需要三者兼备。

这三点的第一点,就是我们要核心掌握的内容,有此技能为基础,再结合业务和综合素质,你将成为一名优秀的数据科学家。

那么,如何去掌握整个数据的链条呢,可以参考下图:

将数据科学家的内容做了一个大致的拆分后,就是如上的内容了。

不用怕,首先,成为数据科学家并不是让你必须掌握这么多内容,大家做到一精多通即可。就是说,你有一个领域很擅长,其余领域做了解即可。

比如你是一名数据开发,你要对数据平台的能力有很深的掌握,这是立身之本。在此基础上,你还要懂数据仓库、数据分析甚至是数据产品的内容,这并不是说要去和他们比拼实力,而是说你要成为数据开发中最懂其它领域的人,这样才是你的竞争力。

0x02 如何学习

关于如何学习,仁者见仁,智者见智,每个人都有自己的学习方法,这里我分享两个自己的学习方法:

  1. 费曼学习法,简单一点理解就是:站在给别人讲课的角度去学习。

  2. 木东学习法,直观的解释就是:组成学习小组,大家一起学。(木东学习法,此处为杜撰)

那么,将两种方法结合起来,就是我们的学习小组了。截止目前,我们已经组织了6次数据科学兴趣学习小组。

注意,这些学习小组都不是以盈利为目的的培训班,是组织大家一起成长的学习小组。

这些学习小组都是以带着大家学习为出发点,组织大家一起学习、总结和成长,后续会逐步组织:深度学习、Python、Sql、项目管理等一系列的小组,也欢迎大家关注和参加。

  1. 【数据科学家学习小组】论文阅读(第一期):https://github.com/dantezhao/paper-notes

  2. 【数据科学家学习小组】统计学(第一期):https://mp.weixin.qq.com/s/f3pBK9uK-S7lX7IvdDx63A

  3. 【数据科学家学习小组】统计学(第二期):https://mp.weixin.qq.com/s/ZiEvx2Va_sHT-dlDBSSw8A

  4. 【数据科学家学习小组】机器学习(第一期):https://mp.weixin.qq.com/s/G52a4j0lX4ncJYQXMgiJ4A

  5. 【数据科学家学习小组】数据可视化(第一期):https://mp.weixin.qq.com/s/Dqa822NIf_WK_EqSz7nClA

  6. 【数据科学家学习小组】数据埋点(第一期):https://mp.weixin.qq.com/s/zFFb3kYDYW5a7PJQwkwz-A

0x03 精彩内容分享

在我们的学习小组基础上,很多一起学习的小伙伴们逐渐进入了各个大厂(BAT、TMD以及各个互联网以及传统行业中)。大家也有了更多了经验分享给大家:

  1. 《七天数据埋点之旅》

  2. 《七天数据可视化之旅》

  3. 《数据仓库系列》

  4. 《特征工程系列》

  5. 《数据挖掘面试题系列》

  6. 《AI算法工程师系列》

  7. 《大厂的面试系列》

  8. 《数据团队思考系列》

  9. 《思考感悟系列》

  10. ......

因此,我们组成了一个数据科学家联盟,大家在一起组织更多的学习小组,同时分享更多的精彩内容。

欢迎大家关注:数据科学家联盟,加入我们,和小伙伴们一起进步吧。

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