（这是我计划在100天的写作挑战中计划撰写的一系列文章中的第二篇。）
我七个月前开始了数据科学之旅，当时我是在IIM Lucknow教授的带领下进行远程实习的。 从那时起，我学到了很多有关数据科学的知识。 巧合的是，我正在就读的大学报名参加了datacamp企业计划。 我注册了该计划，当我找到“具有R的数据科学家”的轨迹时，我正在寻找各种职业轨迹。 我之所以选择这条路，有两个原因。
首先，我在Quora上了解了这条曲目，发现许多人对OT的评价很高，其次，我远程实习的编程语言是R。
所以我开始了赛道， 七个月后 ，我完成了赛道上的所有课程。 这是我学到的。
与其他人不同，我没有完成曲目的任何计划。 我没有固定的学习时间，前几个月我很不稳定。 对于任何以这门课程为起点的人或datacamp上的其他任何人，我建议他们就如何完成课程和有计划的学习制定一个周密的计划。
然而，赛道需要一定程度的奉献精神和毅力。 我读过，只有2％的人在开始之后才完成了整个曲目。 我以这个数字为挑战，并确定参加这项工作的人数占总人数的2％。 尽管这一说法是有争议的，但我认为在某种程度上是非常正确的。 您很可能会感到无聊，并会尝试寻找一些更快的选择。 我的建议是跟上课程的进度，如果您对课程感到沮丧或无聊，请稍事休息。 当我感到沮丧时，我休息了一个星期。 最初，我认为我应该放弃，并且几乎要这样做了，但是后来我想起了为什么我一开始就加入了，这激励了我重回赛道。
耐心，毅力和汗水是成功的无与伦比的组合。 —拿破仑·希尔
不，我现在离成为数据科学家还差得远！
这个世界上没有可用的课程/教科书有权宣称它将使您成为数据科学家或任何其他类型的专业人员。 数据科学不仅限于一门课程。教科书还具有广泛的应用。 单单这条轨道就无法帮助您成为数据科学家。
那么，为什么您还要花时间（根据网站的时间为95小时）来学习呢？ 因为它为您奠定了基础。 本课程向您简要介绍了数据科学的世界以及数据科学家用来执行分析的工具。 它可以帮助您发展一些分析技能，并帮助您习惯R编程语言以及各种工具和库。 这是您从事数据科学事业的绝佳起点。
数据科学和R并不是我在本课程中学到的唯一知识。 在学习本课程的过程中，我爱上了R。我绝对喜欢这种语言，并决定进一步了解它。
在这一探索过程中，我碰到了一个名为“使用Shiny在R中构建Web应用程序”的课程。 我没有完成该课程，但是它给了我一些经验，并结合了一些网页爬取技能，我制作了这个闪亮的网络应用程序。
我学习了统计，SQL，R编程，更重要的是，我学习了学科技能，我认为这是数据科学领域最重要的技能。
尽管我没有明确的计划，但我计划阅读一些与数据科学有关的书籍，并参加与数据科学有关的竞赛，因为练习是巩固技能的最佳方法。 虽然我仍然不确定如何在数据科学领域找到一份工作，但我相信随着我的进步，这项工作会逐步落实。 我毕业还剩一年，希望我会好得多。
最后，我想说的是，如果您打算开始学习数据科学，则一定要考虑整个过程。
完整课程是付费的，但是学生可以通过要求大学的教授注册企业版来免费使用。
快走
干杯🙂
