数据科学已经从任意数字发展成为一种有效的管理数据以获取意义的方法。

这项技术正朝着完全数字化的方向发展，未来将产生大量的数据。也就是说，人们需要能够以结构化的方式理解、设计和处理数据的专家来利用数据。数据科学已经从任意数字发展成为一种有效的管理数据以获取意义的方法。

即便如此，面对众多的选择，选择合适的课程，选择适合自己需要的合适的学院，也是非常令人望而生畏的。虽然在线课程是许多人提高技能的好方法，但来自顶尖大学和研究所的长期机会仍然是数据科学家测试其领域知识广度和深度的标准。

以下是当今世界成为数据科学专家的五个基本步骤：

1 获得数据科学本科学位或类似领域

为了获得一个入门级数据科学家的机会，需要数据科学、数学、统计学和计算机科学的学士学位。学位还可以提供实习机会。即便如此，如果你已经通过网上短期课程或基础训练营获得了不同领域的学士学位，你需要集中精力学习工作所需的技能。

技能是雇主最关心的。由于广泛的项目组合显示了他们的技术资格和从事类似数据科学工作的经验，技术水平较低或实际上不太合适的学位的候选人可能会缓解这一劣势。

2 参加课程

一门完整的课程可以使你成为一流的数据科学家。它必须包括成为一名全面的数据科学家所需的所有专业知识和工具、数百个大型项目和指导援助。Jigsaw学院与MAHE的数据科学研究生文凭(全日制)就是一个例子。本课程涉及Python中的数据科学编程、统计、数据库管理、数据处理、数据可视化等学科的深厚基础。它提供了深入的主题分析，如数据清理、机器学习、大数据分析等等。

在你旅程的第一步，免费课程是一个很好的方式来建立你的经验。这些课程对数据科学的原理有很大的了解。例如，用于数据科学的Python。为了构造机器学习模型，Python是最强大和最常用的语言之一。对于Python初学者来说，这门课程非常完美，还提供免费认证。

3 寻找数据科学和研究生学习方面的额外认证

许多大学在数据科学知识和能力方面有很多课程和培训。这是为了在你真正开始之前体验一下现实世界。在这里，您将获得许多访问真实世界数据收集和清理任务的权限。想一想拥有博士或硕士学位。与在一所好大学完成一个成功的课程相比，没有什么比提高找到正确工作的机会更重要的了。

4 找份入门级的工作

公司还希望填补数据科学领域初级职位的空缺。检查像初级数据科学家或初级数据分析师这样的角色。在寻找入门级数据科学职位时，数据相关领域(如商业智能应用程序、关系数据库管理系统、数据可视化工具等)的系统特定培训或认证可能会有所帮助。

5 了解进步

随时了解数据科学行业的最新变化。每天，世界上产生的数据量都在增长，数据科学也在随着这种指数级的发展而发展。为了保持资源优化，数据科学家必须学习开发数据监控和分析应用程序的方法。为了让数据科学家保持行业领先地位，持续学习是必不可少的。寻找教育和专业发展的可能性，这将促进数据科学专业。