职业生涯轨迹
数据科学
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什么是数据科学?
数据科学是计算机科学和统计学相结合的多学科领域。每天都有如此多的数据产生，数据科学使人们有可能从数据集中获得有用的见解，这些数据对于传统的统计分析来说可能太大了．这个数据通常被称为"大数据包括分析复杂的基因组结构、解读笔迹、优化营销策略等。数据科学不仅仅局限于数字!数据科学在所有非结构化集合中发现模式，包括文本、图像和音频文件。
如何成为一名数据科学家
许多数据科学家从学术界开始他们的职业生涯——如果你有一个定量领域的学士学位或博士学位，那么你已经接近数据科学的职业生涯。像The data Incubator或Insight data science这样的数据科学奖学金将是很好的选择。
大多数数据华体会app注册科学训练营华体会体育app下载苹果都要求学生拥有STEM学位和这方面的天赋数学和统计数据。如果你没有数量学学位，那么你应该提高你的数学技能，比如线性代数、微积分、统计学和概率。然后，你就可以申请数据科学训练营了。
数据科学硕士vs数据科学训练营华体会app注册华体会体育app下载苹果
虽然数据科学专业的计算机科学硕士通常需要3年才能完成，华体会app注册通常是3到6个月的强化项目。华体会app注册数据科学训华体会体育app下载苹果练营通常会提供职业帮助，并为入门级和大三的毕业生做准备数据科学工作例如数据分析师、数据科学家和数据工程师。
一个数据科学训练营不是传统的编程训练营。华体会体育app官方下载除了学习编程语言，如Python和/或R，数据科学训练营还教授学生如何使用分析和编程技能从大型数据集中提取有价值的知识。华体会app注册华体会体育app下载苹果
如何选择一个数据科学训练营
最适合您的数据科学课程取决于您自己的学习风格hth华体会体育app苹果、职业目标、可用性等。以下是我们对选择数据训练营的建议:
- 缩小你的选择范围-你可以根据地点、成本和时间承诺排除一些训练营。华体会体育app下载苹果
- 研究课程-训练营是否教授最现代的数据科学语言(Python或偶尔的R)，工具(Hadoop, Spark, Tableau等)和主题(机器学习，数据工程等)。
- 询问项目沟通在数据科学中非常重要，项目是让招聘经理了解你的思维过程和经验的好方法。在一个好的数据科学训练营，您将使用真实世界的数据集构建至少2-3个项目!
- 满足教师-训练营的教练是否有量化学位，硕士学位，甚至博士学位?这在数据科学训练营中更为常见。华体会app注册华体会体育app下载苹果建议:参加由训练营主办的入门课程或免费研讨会，hth华体会体育app苹果以真正了解教学风格。
- 询问结果-过去的训练营毕业生能在数据方面找到工作吗?直接向学校索取CIRR报告或工作成果报告，阅读数据科学训练营校友评论，甚至在LinkedIn上联系校友询问问题。
红旗-教师没有足够的经验或资格，项目没有使用真实世界的数据集，或者训练营不能告诉你过去学生的职业成功。
数据科学华体会app注册训练营值得吗?华体会体育app下载苹果
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“我绝对会再来一次。它绝对物有所值。学习环境、你可以学习的同学类型、老师——光靠自己的学习是绝对不可能获得这些知识的。”Itelina，梅蒂斯大学的毕业生 |
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“我可以说，对我来说，这100%是值得的——但我要说的是，训练营也是你付出的努力和你的目标。我真的很想从我周围的人身上揩油——不仅仅是老师，还有我周围的这些博士生。这是我在这么小的空间里遇到的最聪明的一群人。我从未有过如此美妙的机会。”Sumanth毕业于纽约数据科学学院 |
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“我绝对认为我需要激励．因为我想进入科技行业，我的简历上写着我在那里学到的技能，这些都增强了我找到工作的能力。”罗西，镀锌毕业 |
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“对我来说，这是完全值得的。我愿意再来一次。即特别是教会了我比如何使用Python和SQL更多的东西。它教授技术技能，但同时它也让你接触到教授，他们会让这个过程少很多挫折，多一些乐趣，这样你就有动力继续下去。加上所有的额外费用。你和一些公司建立了联系，这些公司来做演讲。我在训练营也交了很多朋友。”Inna, IE数据科学训练营毕业 |
一个数据科学训练营要花多少钱?
通常是全日制的沉浸式数据科学训练营华体会app注册华体会体育app下载苹果价格在1万到2万美元之间．许多数据科华体会app注册学训练营提供奖学金和华体会体育app下载苹果融资选择为了使负担得起学费．还有一些奖学金和免费的数据科学训练营，比如华体会app注册华体会体育app下载苹果了解数据科学而且孵化器的数据．
数据科学工作
从企业到非营利组织，再到政府，每个人都在收集数据，将这些数据转化为智能商业决策的需求很高。有各种各样的数据科学工作在采访了这么多数据科学训练营的毕业生后，我们发现没有两家公司使用完全相同的职位头衔。数据科学家的常见工作职责包括数据工程、数据清洗和数据分析。以下是最常见的一些数据科学职称训练营的:
- 初级数据科学家
- 高级数据科学家
- 数据工程师
- 机器学习工程师
- 数据科学家/软件工程师
- 大数据分析顾问
- 数据科学老师
- 决定科学家
- 数据分析师
- 业务分析师
- 商业智能分析
- 数据的记者
- 金融分析师
- 产品分析
- 数据库管理员
数据科学的工资
| 数据科学工作 | 平均工资 |
| 数据科学分析 | 80265美元 |
| 高级数据科学家 | 105909美元 |
| 数据工程师 | 105909美元 |
数据科学技能
据乔什·威尔斯说纽约数据科学学院在美国，数据科学家是“比任何软件工程师更擅长统计，比任何统计学家更擅长软件工程的人”。而数学技能编码技能是数据科学的重要组成部分，商业智能科学的方法是理解数据的关键。大多数数据科学专业的学生之前都有STEM的背景，但总体而言，数据科学专业的学生和专业人士都是注重细节的，擅长解决问题、逻辑推理和沟通。
以下是数据科学领域中使用的技能和技术的快速列表，这些技能和技术经常在数据科学训练营中被教授:华体会app注册华体会体育app下载苹果
- SQL—SQL:结构化查询语言。SQL是为管理关系数据库管理系统中的数据而设计的。SQL提取数据用于数据分析和报告。
- Hadoop——Hadoop是一套用于在集群中管理数据和执行程序的技术。Hadoop包括为大型数据集设计的文件系统、允许并行运行程序的MapReduce系统、用于在集群中查询数据的类似sql的Hive数据库以及其他组件。
- Spark - Spark是一个用于编写并行程序以在集群中运行的系统。Spark有一个强大的机器学习库mllib，可以和R一起使用。
- Python和R-两种语言在数据科学中同等重要!Python用于数据科学家工作的计算机科学组件。R用于构建统计包和可视化。结合Python和R大大增加了他们的能力范围。
- 机器学习-机器学习是一套用于分析大型数据集的算法。许多这样的算法是为了让机器学会将更好的数据输入到以后的模型中，并最终对未来的事件做出预测。
- 自然语言处理-自然语言处理(NLP)是一种对文本进行预处理，将其转化为数值数据的方法。NLP也被称为计算语言学。
- 数据科学数学包括线性代数、微积分、统计学和概率。
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