启动数据科学职业工作类型和关键要求

数字时代带来了前所未有的数据量，各行各业的组织越来越依赖熟练的专业人员来有效地解释和利用这些信息。数据科学已经成为解决这一需求的关键领域，提供了使用数据解决问题和战略决策的机会。
如果你喜欢处理数字、发现模式和解决复杂问题，数据科学职业可能符合你的兴趣。这个不断发展的领域将分析技能与技术专长相结合，以推动各个部门的创新和效率。了解所需技能、可用的教育途径以及行业的整体格局可以帮助你决定这条职业道路是否适合你。

了解美国的数据科学格局。
数据科学已经成为从医疗保健到金融等行业的一个关键领域，其驱动力是分析大量数据以进行战略决策的需求不断增加。根据劳工统计局的数据，数据科学家在开发算法、创建预测模型和从复合数据系统中获得洞察力方面发挥着关键作用（什么是工商管理博士？）。

数字时代数据科学的兴起
推动美国（以及整个世界）对数据科学家需求的主要因素是一个简单的事实，即我们比以往任何时候都可以获得更多的数据。当你花时间思考我们每天生成的数据类型，而我们在15或20年前可能还没有，这就变得更容易理解了。
日常数据源的一些示例包括：
• 用户将照片上传到Instagram。
• 优步乘客要求出行。
• Venmo处理交易。
• 人们通过智能手表进行查询。
• 收集个人数据以注册用户以获取电子邮件列表的企业。
你可能可以想象，所有这些数据都可以很快积累起来，如果分析得当，可以从中获得许多有价值的见解。例如，企业可能会使用数据分析来预测新产品，甚至解决问题和做出重要决策。通常，这些企业依靠专业的数据科学家来开展此类工作。

推动数据科学需求的关键行业
因为几乎每种类型的公司都在某种程度上使用数据分析和数据科学，拥有正确数据科学知识和专业知识的专业人士可能能够在任何可以想象的行业找到工作。然而，可以预见，推动对数据科学家需求最大的行业是收集和使用最多数据的行业。这些行业处于为数据科学创造就业机会的最前沿，提供数据科学家、分析师和工程师等不同角色。
对数据科学家有需求的行业包括：
• 医疗保健
• 网络安全
• 制造业
• 金融学
在这些行业中，合格的专业人士可能能够探索以下数据科学工作：
• 统计师
• 数据建模器
• 数据科学家
• 数据架构师
• 大数据开发人员
• 数据分析师
• 业务分析师
• 机器学习工程师
• 数据工程师

有抱负的数据科学家的基本技能
如果在数据科学领域工作是你感兴趣的事情，那么你可能想知道做这种工作需要培养什么样的技能。虽然这绝不是作为数据科学家所需的每项技能的全面列表，但它确实涵盖了一些最重要的技术技能。

要学习的基本编程语言
许多数据科学家角色至少需要一定程度的编程知识，因此有抱负的数据科学家应该专注于学习该领域专业人员使用的基本编程语言。数据科学中使用的基本语言的一些例子包括：
• Python编程语言
• SQL
• 偶尔宣布SAS
数据科学家经常使用这些语言来管理、操作和分析大量数据。在某些情况下，这些语言还可以用于自动化某些任务，甚至构建机器学习模型，如果你想进入这个领域，这些都是关键技能。

掌握数据操作和分析
作为分析的一部分，数据科学家也倾向于对数据进行大量操作。具体来说，数据操作涉及组织甚至转换原始数据，使其更易于使用。数据科学家可能会通过过滤、清理甚至与其他数据合并来操纵数据。
从那里，数据科学家可能更容易分析数据并从中提取有价值的见解。通常，这是使用统计方法和建模的组合来完成的。

可视化工具和技术的重要性
即使数据科学家能够从数据中提取有意义的信息和见解，他们的工作也可能不完整。在需要向决策者或其他利益相关者提出建议或交流发现的情况下，数据科学家可能需要使用Tableau、Zoho和谷歌图表等数据可视化工具。
这些工具可能是数据科学家以一种易于理解的方式呈现数据的好方法，这种方式对数据科学领域以外的人来说更容易理解。具体来说，他们可以依靠图表、图表、信息图表和其他数据可视化技术来清楚地表达他们的观点。

数据科学职业的教育途径
正如BLS澄清的那样，“数据科学家通常需要至少数学、统计学、计算机科学或相关领域的学士学位才能进入职业。”
然而，如果你快速搜索一下谷歌，你还会发现有许多数据科学“训练营”项目声称也涵盖了你进入该领域所需的基本技能。

学位课程与训练营：什么适合你？
对一些人来说，数据科学训练营的吸引力在于，它通常可以在比正式学位课程短得多的时间内完成。然而，重要的是要理解，与正式学位课程不同，训练营通常不会导致传统的学术名称或学位。

启动数据科学职业的初学者指南
如果你真的想开始数据科学家的职业生涯，你可能想知道从哪里开始。谢天谢地，我们已经通过几个简单的步骤整理了这个实用的指南来开始你的数据科学职业生涯。

开始需要什么
首先，确保你拥有开始工作所需的一切。如果你正在注册一个在线数据科学学位项目，确保你有机会获得最大限度地提高你项目成功机会所需的工具。这将包括可靠的计算机和互联网连接，以及家里某个地方的专用学习空间。

建立基础的分步指南
数据科学领域非常复杂，有许多专业和利基市场，因此首先建立坚实的基础知识和技能非常重要。从那里，你可以决定是否想多样化你的技能，以潜在地提升你的职业前景，并在该领域更专业的领域工作。

第1步：获得必要的技术技能
作为一个技术性很强的领域，数据科学家需要培养多项硬技能，除了精通常用的编程语言，数据科学家还需要具备很强的统计分析和数学技能，在应用概率分布、精确定位相关性以及寻找数据中的其他模式时尤其如此。
数据科学家还应该在数据可视化（包括用于可视化数据的工具/软件）和数据操作方面有坚实的基础，以准备数据进行分析。随着机器学习和人工智能的影响越来越大，数据科学家也被鼓励使用这些工具来帮助他们发现数据中的趋势和模式。

第2步：参与现实世界的项目以建立您的投资组合
上述技术技能（以及额外的软技能）可以在数据科学学位课程中得到发展。然而，对于有抱负的数据科学家来说，将这些概念在现实世界中付诸实践以提高他们的理解能力并提高他们的理解能力也是有帮助的。
通过参与现实世界的项目，你将有机会看到不同的数据科学技能。同样，随着学位课程的结束，你将能够逐渐建立一个专业的作品集，在你的求职中使用。

找到你的第一份数据科学工作
当你从你的数据科学学位课程毕业时，你可能已经准备好开始申请你在这个领域的第一份工作了。例如，制作一份量身定制的简历是获得与你职业目标一致的数据科学工作的关键一步。当你开始职业生涯中这一激动人心的一步时，这里有一些建议要记住。

制作获奖简历和求职信
首先，了解一份优秀简历和求职信的重要性。你可能不想听到这些，但你的简历和求职信应该根据你申请的每一份工作量身定制。这包括你如何展示你的教育经历、相关工作经历，如果你选择包括其中之一，还有你的简历目标陈述。试着尽可能地调整这些文件，以符合职位描述，突出你学过的相关课程以及任何能让你适合这份工作的具体技能。

导航数据科学就业市场
在求职初期，你可能会注意到的一件事是，数据科学就业市场尽管在增长，但仍然竞争激烈。你也许可以通过保持行业内的联系来提高在你的领域找到工作的机会。例如，确保你有一个专业的领英页面，并考虑加入相关的数据科学协会，如数据科学家协会或美国统计协会。

发展您的数据科学职业
即使你在数据科学行业找到了第一份工作，你也可以采取一些额外的步骤来推进你的职业生涯，并在这个充满活力的领域保持相关性。

继续教育和认证
首先，要明白在数据科学领域，你永远不会真正完成学习，因为新技术和趋势一直在出现。确保你有一个计划来保持领先于该领域的最新趋势和创新，如果你想把你的专业知识提升到一个新的水平，不要犹豫参加额外的课程或接受高等教育（如硕士学位）。
您可能还需要考虑在您的领域获得其他认证，例如：
• 应用数据科学IBM证书
• 谷歌专业数据工程师
• SAS全球数据科学认证

网络和专业发展
就像在许多行业工作一样，与合适的人建立联系可能是推动你在数据科学领域职业发展的好方法。考虑到这一点，你可能想找到建立自己专业网络的方法。在领英上与他人联系可能是一个很好的方法。如果你喜欢更有机的方法，你也可以参加行业活动（如会议和研讨会），结识你所在领域的其他专业人士。