2023年数据科学路线图

抓住机会：获得梦想的数据科学工作。你是否对数据科学世界感兴趣并渴望加入这些炙手可热的专业人士的行列？你很幸运！

在这篇文章中，我们将探讨你在2023年开启数据科学职业生涯可以采取的步骤，重点介绍可帮助你取得成功的最新趋势和可用资源，让我们深入了解吧！如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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从基础开始

在深入研究数据科学的更高级方面之前，必须具备坚实的基础知识。

以下是你应该关注的重点：

• 数学和统计学：对线性代数、微积分、概率和统计学的深刻理解对于任何有抱负的数据科学家来说都是至关重要的。
• 编程：学习数据科学中常用的编程语言，例如Python或R。熟悉NumPy、pandas和scikit-learn（对于Python）或dplyr和ggplot2（对于R）等基本库。
• 数据操作和可视化：获得使用Excel、Tableau或PowerBI等工具进行数据清理、预处理和可视化数据的技能。

扩展知识：机器学习和人工智能

一旦掌握了基础知识，就可以探索更高级的主题，例如机器学习和人工智能。

以下是一些可帮助你入门的资源：

• 在线课程：Coursera、Udacity和edX等平台提供由顶尖大学和公司的专家教授的全面机器学习和人工智能课程。
• 书籍：考虑阅读流行书籍，例如Christopher Bishop所著的《Pattern Recognition and Machine Learning》、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的《Deep Learning》，或者Aurélien Géron的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》。
• 实践项目：通过从事实际项目来应用你新学到的知识。Kaggle和UCI Machine Learning Repository等网站提供的数据集和竞赛可以帮助你磨练技能。

及时了解行业趋势

作为一个快速发展的领域，数据科学要求你随时了解最新的发展和趋势。关注知名博客、播客和时事通讯，参加会议和网络研讨会，并参与在线论坛和社区，例如Reddit的r/datascience或arXiv的AI部分。

建立完善的作品集

全面的作品集对于向潜在雇主展示你的技能至关重要。记录你的项目，包括代码示例，并为你的发现创建清晰的可视化效果。使用GitHub，GitLab等平台，甚至个人博客来分享你的工作并展示你的专业知识。

网络和指导

与数据科学领域的其他专业人士联系可以打开新机会的大门并提供宝贵的见解。参加当地聚会、加入在线团体或参加黑客马拉松，与志趣相投的人建立联系。找一位业内经验丰富的导师也可以在你的职业生涯中提供指导和支持。好吧，那就去用领英吧。

找到第一份工作

凭借坚实的基础、先进的知识和令人印象深刻的作品集，你将为找到第一份数据科学工作做好充分准备。修改你的简历和求职信，强调你的相关技能和经验，并通过提高解决问题和沟通技巧来练习面试。

总之，在2023年进入数据科学领域需要结合基础知识、高级技能、丰富的作品集以及紧跟行业趋势。通过遵循上述路线图并利用丰富的可用资源，你将顺利踏上成功的数据科学职业之路！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：Dou
翻译作者：明慧
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.com/geekculture/your-roadmap-to-data-science-in-2023-16c132459480