根据美国劳工统计局的数据，数据科学家的工作机会将增加14%。随着人工智能和机器学习等最新技术的发展，数据科学专家在一个组织中的作用已经不可避免。
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1. 任何地方都可以开始
在数据科学中，没有 "正确的方法"。在这个过程中，你会更加了解自己的优势和劣势。佐治亚理工学院计算机学院在线教育和OMCS执行主任大卫-乔伊纳博士提供了以下关于计算机科学的有用建议。"上计算机科学课是我了解该领域可能发生的事情的最好方法。然后我可以问自己，'我可以用我在这里学到的东西开发什么？ '这不正是我们在这里的目的吗？"
2. 编程语言是必要的
在潜入数据科学的世界之前，先学会编码。数据科学家创建算法和运行这些算法的环境。以下是一些最流行的数据科学编程语言。
Python。Python是一种易于学习的编程语言，与英语语法非常相似。它有一个广泛的图书馆和活跃的社区，可以用于数据科学之外的各种任务。你可以用这种通用语言和它的许多附加组件来做从统计分析到数据可视化以及其他的事情。
对于想把数据科学加入他们的剧目的研究人员来说，R是一个可行的选择。因为它是用统计学语法编写的，它可以处理大量的数据，并通过视觉上引人注目的界面传达其结果。
3. 基础知识必须得到实践
尽管它看起来与科学过程相似，但数据科学强调的是只获得高质量的信息。数据整理是数据科学的一个重要部分，使你的数据易于访问和分析。
4.看一下一些具体细节
数据科学有别于数据挖掘，因为它有数学基础。数据科学的技术部分可以从传统教育中受益。初级的数据科学家应该知道以下概念。
线性代数是所有数据科学方法的基石。高级微积分和统计学通过线性代数变得更加简单。为了理解机器学习算法，有必要掌握微积分的工作知识。
5. 看一看更复杂的科目
深入研究复杂的课题将使你成为每个组织都需要的专业数据科学家。
类似人类的神经网络。构建能够独立学习的机器需要构建模仿人类大脑功能的机器。当涉及到将人类的智力转移到机器的头脑中时，对人工和卷积神经网络（ANNs）和循环神经网络（RNNs）的研究是必不可少的。
构建能够从数据中学习并随着时间的推移而改进的算法，而不需要太多的人类互动，这是一个关键的机器学习部分。
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