PS: 本教程最新更新时间: 2022年12月31日~
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如果您注意到最近在技术博客和开发人员社区中经常出现数据科学这个术语，那么您并不孤单。即使是初级开发人员也可能已经开始听说他们正在学习的语言在数据科学中的应用。这是因为数据科学（一个专注于有效收集、组织、分析和应用数据的领域）很容易成为当今最令人兴奋的技术领域之一。这也是为什么对精通数据科学工具和原则的开发人员的需求在过去几年中持续激增的原因。
虽然了解什么是数据科学需要一些自身的学习，但进入数据科学领域需要一些实际步骤，供您在从事编码职业时采取。这是因为数据科学的职业生涯始于编程的基础：数据库如何工作以及如何与前端网站和软件交互，特定的编程语言及其库如何为数据科学需求提供更好的解决方案，以及网络安全如何发挥重要作用保护数据科学家用来为广泛的现代工业提供动力的大量且通常是敏感的数据。
对于那里的新程序员来说，从事数据科学事业应该被视为一场马拉松，而不是短跑。在您持续的编码教育中，有许多步骤可以让您走上正确的道路。考虑到这一点，让我们通过强调这些步骤中最重要的步骤来了解如何打入数据科学——这样您现在就可以调整您的目标和编程教育，让您进入数据科学的道路变得更加容易。
第 1 步：了解数据科学的各个专业
如上所述，数据科学就是关于如何开发收集和分析大量数据的最佳工具和方法。但在数据科学领域内，也有不同类型的专业需要特定的知识和实践技能才能进入。以下是您在弄清楚自己将来想做什么时应该了解的数据科学专业人士的一些子类别：
数据科学开发人员
这也可以表述为“具有数据科学软件专业的开发人员”。数据科学开发人员专注于数据科学软件最有用的语言，即Python和R等，成为构建数据科学工具前端和后端的熟练程序员
数据可视化师和分析师
这些人负责使用软件运行查询并使用算法来识别数据集中的趋势，然后将这些趋势转化为图形和为客户提供的建议。该专业涉及更多的人际交往能力，以及向非专业人士教授和解释复杂的数学和数据概念的能力。
项目经理
正如软件工程中的项目经理负责运行和维护他们下面的专家团队一样，数据科学项目经理处理给定项目中的所有事情：与客户合作开发需要数据解决的问题，确保开发人员分析师构建并使用实现客户愿景所需的工具，并跟进客户分析结果并确定未来的研究需求。
学习最有用的数据科学编程语言
无论您想攻读数据科学的哪个专业，如果您了解最流行的数据科学编程语言的基础知识，您的职业生涯将会显着提高。虽然在数据科学中有应用的语言列表很长，但肯定有一些最佳选择：
Python
Python由于其广泛的应用，被广泛认为是机器学习、深度学习、人工智能和物联网等数据科学重要领域的一系列任务的最佳选择。由于 Python 强大的数据科学库，尤其是 Keras、Scikit-Learn、matplotlib 和 tensorflow，这些行业的需求变得更加容易。Python 还支持数据科学的基本过程，包括数据收集、分析、建模和可视化。
R
R是一种可扩展且相对易于理解的语言，它为统计计算和图形提供了理想的环境，同时也是一种功能强大的脚本语言。R 还因其巧妙处理大型数据集的能力而赢得了开发人员的赞誉，这是机器学习和人工智能等领域的标志。其迅速扩大的开发者社区有望在未来几年内形成更大的资源和工具网络。
JavaScript
作为最流行的编程语言之一，JavaScript对数据科学也有很多好处也就不足为奇了。说实话，您应该将 JavaScript 视为数据科学的“附加组件”，而不是一种基础语言，但学习 JavaScript 的附带好处是，如果您愿意，可以在数据科学之外做所有事情在你职业生涯的后期探索编程的其他领域。
第 3 步：选择教育路径
除了编码课程之外，学习数据科学还涉及复杂的数学原理知识，这些知识超出了您在高中可能学到的知识。虽然学习代数、微积分和统计学等数学领域总是有自己动手的选择，但事实是，在高等教育机构接受数据科学专业教育可能仍然是学习所需知识的最安全选择学习。
幸运的是，随着过去几年该领域重要性的爆炸式增长，越来越多的主要大学开始投资并扩大其数据科学课程和学位。哈佛和斯坦福等著名大学现在提供专门的数据科学专业，并有机会与该领域的领先专家一起学习和工作。除了精英学校之外，甚至在线大学和贸易学校也开始通过将数学课程整合到该领域的原理中来扩展其数据科学产品。无论你是想攻读数据科学的全日制学位，还是只是在晚上或假期里涉足一些课程，将你的编程知识与操作大型数据集所需的数学基础知识相结合是闯入的另一个重要步骤场。
第 4 步：利用数据科学媒体和新闻资源补充您的学习
数据科学最令人兴奋的方面之一是每周在不同的子行业中发生的快速和突破性的创新。从无人驾驶汽车到天气预报，从防疫监控软件到无人机，就在您阅读本文时，数据科学的应用正在不断扩展。这就是为什么了解行业本身在未来几年的发展方向对您现在的教育与您在编码课程中学习的概念一样重要。
虽然有数百个数据科学博客、论坛和专门的媒体渠道可供选择，但这里有一些最好的内容可以添加到您的阅读中，以紧跟行业趋势：
- 数据科学中心
- 智能数据集体
- 没有自由的预感
- 里面大数据
- 简单统计
- 数据流
- 数据科学 101
事实是，没有人完全了解数据科学当前趋势的局限性和潜力，因此不可能真正预测十年后您需要知道的一切，以便在该领域的职业生涯中保持良好状态。然而，通过紧跟数据科学的脉搏，您可以获得实习、第一份工作和教育机会，这些可以帮助您在以后的职业生涯中继续将自己定位为该领域的才华横溢的专业人士。现在，先去学习编码课上的数据科学基础知识吧！
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