大数据文摘出品
来源：towardsdatascience
编译：zeroInfinity、白浩然、笪洁琼
刚刚加入数据科学的你，是否也有这样的疑问？
如何成为数据科学家？
成为数据科学家的规划路线是什么？
我应该选什么课程来学习数据科学？
对于未知的学科，琳琅满目的学习资源，美好的工作机会，应该怎样去努力？本文作者是研究数据挖掘和生物医学方向，目前就职于泰国的一所研究大学的全职生物信息学副教授。他在22岁时开始自学数据科学，目前已经自学成才，文摘菌编译了这篇文章，希望能把以下需要注意的10件事告诉刚入门的你。
我从年开始数据科学之旅。那个时候‘数据科学’概念才刚被提出，当时广泛使用的术语是‘数据挖掘’。一直到年‘数据科学’这个概念才引起人们注意，且一篇由ThomasDavenport和D.J.Patil撰写的哈弗商业评论文章《数据科学：21世纪最迷人的工作》而流行起来。
什么是数据科学
简而言之，数据科学是一门实质上用数据来解决问题，并且能够给公司和团体带来影响力，价值和洞察力的科学，应用在广泛的学术领域和行业中，包括但不限于教育，经济，健康，地质，零售，旅游和电子竞技。
数据科学的技术内容包括了数据收集，数据预处理，数据深度分析，数据可视化，统计分析，机器学习，编程和软件工程。除了这些技术要求，数据科学家还需要具有各种软技能。下面信息图所示概括了数据科学家必备的一些技能。
1.你的数据科学旅程是独一无二的
你的数据科学旅程是比较独特的，不要去和别人比进度，要知道每个人都是独一无二的将会走出不一样的旅程。专注于你自己的道路。或许会有挫折使你耽搁，但不要让这些障碍阻止你达成目标。晚到一点也比从未到达要好。
保持着“冒充者综合症（自我否定的倾向）”，并将这种不安全感当作帮助你，完成所有数据科学旅程的导览图。尤其是将引导你走上自我完善的路径，制定你自己的要学和做的事情清单。标识出你还不知道的数据科学的概念和技巧，记下你接下来想要了解的内容。然后从这个概念/技能清单中，专注于每天只学习一样新东西。等经过一年的课程学习，你将会惊讶的发现复合效应下你竟然掌握了这么多新的概念和技术。
2.怎样学习数据科学
学习方式
我们怎样学习？一般的学习方式被分为3种主要类型：
1.看书
2.听课
3.刷题
知识无处不在，学习的来源也多种多样。例如，你可以从书本，博客，视频，博客，有声读物，演讲，教学中学习，当然最重要的是在实践中学习。
学习数据科学最好的方式是实践数据科学。—ChaninNantasenamat(AKADataProfessor)
当您学新的概念或技能时（指通过看和听），你可以立即通过应用新学到的知识到你的数据科学课题中（即做和实践）来巩固所学。通过不断的时间，你将逐渐加强和训练你所学到的概念和技能。并且随着时间积累，就能很好的掌握他们。
此外，为了进一步加深对知识和技能的理解，你也可转为指导他人（即，撰写教程博客，制作视频教程以及转教他人）。通过转教，你可以充分利用上述所提到的三种学习方式，从而最大程度的发挥你的学习潜力。还值得一提的是教导别人可以帮助你牢记新的概念和技能，并将它们变成属于你自己的，从而有助于重新组织思想和加深理解。
3.学习如何学习
关于如何学习的冰山一角。实际上，BarbaraOakley博士和TerrenceSejnowski博士在Coursera上有一个在线课程，名为“学习方法”，这是一门很棒的课程，它将教您一些学习技巧，以帮助您更有效地学习。
Evernote的另一篇精彩读物是Medium的一篇文章，标题为“从费曼技巧中学习”，其中总结了诺贝尔奖获得者和物理学家理查德费曼所设计的学习技巧。此外，YouTube视频上的25个最佳科学研究技巧，提供了不少有效学习技巧的可行建议，您也可以在学习数据科学时使用这些技巧。
此外，斯科特杨（ScottYoung）写了一本很棒的关于超级学习（Ultralearning）的书，其中他分享了在短短1年的时间里学完麻省理工学院四年制计算机科学课程的自我教育经验。此外，乔什考夫曼（JoshKaufman）在他发布的TED演讲，和《最初的20小时》一书中声称，我们可以在短短20个小时内学到任何想要的东西。
掌握学习的技巧，可以能更有效地学习和研究数据科学，从而使学习体验更加愉快。
学习数据科学的策略
去年底，我在YouTube上发布了视频“年学习数据科学策略”，其中分享了一些实用的技巧和窍门能够帮助您开始进行数据科学之旅。
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