这适用于所有未经正式培训的开发人员。 在#Data #Science中，但想进入这个令人兴奋的领域。
1.数据科学的许多领域都要求您精通数学和统计学。
2.需要多年的耐心和毅力才能获得足够的知识以使用它们并在您的数据科学事业中成长。
3.所以要现实。 在线学习3个月的课程将无法成为数据科学家。
4.作为开发人员，您会使用数据库吗？ 从那里开始。 掌握SQL，尝试学习和理解No SQL数据库。
5.学习Python。 这是必须的。 一旦您精通语言基础，就可以学习NumPy，Pandas和Seaborn（例如）。
6.这样，您就有资格获得数据分析/可视化职位。 学习Tableau也不会受到伤害。 即使这样，您也需要基本的统计知识。 但是您可以免费领取并在短时间内完成。
7.申请上述职位，并在该领域找到工作或成为自由职业者。
8.现在您已经在该领域立足。
9.计划，安排和运用数学和统计技能。 提供大量免费资源。 您可以免费学习这些内容。
10.根据您的信心水平，慢慢进行尝试机器学习和AI框架。 同样，您无需花费一角钱即可获得大量的免费资源，供您学习。
11.几年后，您就会到达想要的位置。 作为数据科学家。
12.这是重要的一步。 记录您的旅程。 发布博客，在LinkedIn中发布您的文章，为您的代码提供一个Git存储库。
13.在这个充满数字可能性的世界中，这将成为您愿意为您的公司职位与您交谈的人的工作证明。
14.请记住，您要主动制定一个成为数据科学家的道路，而实现这一目标将比其他任何成就更能向您的面试官讲述您。
15.祝一切顺利。
16.如果您觉得本文很有用，请要求您喜欢并发表评论。 我刚刚开始在LinkedIn中写文章。 因此，一点鼓励将对我有很大帮助
