数据科学是一个热门话题。互联网上充满了关于如何成为一名数据科学家，以及你是否需要一个学术学位来做这件事的激烈讨论。在这篇文章中，我将尝试消除对这个问题的任何疑虑。继续阅读！

从数据中创造商业价值的潜力已经吸引了许多人的注意。各个行业的组织已经开始投资于数据科学，以利用这一潜力。因此，数据科学最近经历了巨大的普及。

伴随着这种普及而来的是对数据科学家的高需求。因此，许多来自不同行业的人都向数据方面的职业进行了转变。当然，这种转变不仅需要学习理论知识，还需要学习软件工具和软件包。

幸运的是，学习数据科学有很多选择。获得硕士学位是一种选择。然而，你不需要硕士学位就能成为一名数据科学家。与获得硕士学位相比，有大量的在线资源更实用。

你的技能和知识比拥有一个头衔更重要。在工作面试中，你会被问到一些测试你知识的问题。

请随意浏览数据科学工作的15个Python面试问题并测试您的知识。

在这篇文章中，我将尝试解释为什么硕士学位不是成为数据科学家的最佳途径。

为什么不是硕士学位？

首先，当你参加硕士学位课程时，你将与其他学生一起上课。每个学生的学习进度可能会有很大不同。为了考虑到这一点，教师的教学进度要考虑到每个学生。如果你是一个快速学习者或已经知道一些基础知识，你很可能在课堂环境中浪费时间。

硕士学位课程的另一个缺点可能是不灵活的时间安排，因为你需要围绕你的课程调整你的生活。例如，如果你已经有一份工作，可能很难安排课程。

相比之下，使用在线资源为你提供你需要的灵活性。你可以按照自己的节奏学习，只要你有时间。在线资源提供了一个量身定制的计划，最适合你的喜好。

第二，数据科学是一个极其广泛的主题。虽然基本原理是一样的，但根据应用领域的不同，你如何对待和解决数据的问题是不同的。例如，如果你想在金融领域工作，你需要有广泛的时间序列分析知识。如果你想做自然语言处理（NLP），你可能不想花时间学习时间序列分析。

在申请数据科学家工作和其他与数据有关的工作时，专攻一个子领域会使你的简历脱颖而出，使你在竞争中处于领先地位。硕士学位课程可能会从一般的角度教你数据科学。你仍然可以选修某个领域的一些选修课程，但不会像自学那样灵活。

你可以很容易地找到某个特定领域的在线资源。在学习完基础知识后，你可以花时间在某个特定领域。由于在线资源的丰富选择，你可以自由选择任何主题的课程。

最后但并非最不重要的是，数据科学的硕士学位课程相当昂贵。当然，数据科学的工作报酬很高。然而，并不是每个人都有足够的财力来承担正式学位课程的费用以实现职业转变。对于那些为了更好的收入而选择这样做的人来说，这可能尤其如此。在线资源要比硕士学位课程便宜得多。

有哪些替代方案？

您不需要硕士学位来成为一名数据科学家。尽管如此，您确实需要一个适当的、结构良好的替代方案。在线资源的数量几乎是无限的，这取决于你是否能有效和明智地使用它们。

让我们首先列出一个数据科学家应具备的最关键技能：

PythonSQL统计学数据清理和处理数据可视化

你需要软件工具和软件包来进行数据科学。由于一些原因，Python是数据科学家中最受欢迎的编程语言。它很容易学习，并且有一个可理解的语法。丰富的数据科学库选择也有助于Python的普及。

这个数据科学的Python轨道是有抱负的数据科学家学习Python的绝佳资源。交互式仪表盘使其更容易练习，这是学习一种新的编程语言的关键。

SQL是数据科学家的另一项必备技能。它是一种编程语言，用于管理存储在关系型数据库中的数据。由于大多数组织至少在关系型数据库中存储了一些数据，拥有相当水平的SQL知识将使你作为候选数据科学家脱颖而出。然而，它能够做的远不止是查询数据库。SQL有几个函数和语句，使它成为一个高效的数据分析和操作工具。

intxue.com是一个学习SQL的伟大平台。它提供了一个完整的轨道以及几个小型轨道。你也将有机会进行大量的练习，这是学习一种新的编程语言的基础。

数据科学是关于利用数据创造某种形式的价值。将数据转化为价值的第一步是很好地理解数据。

这是一个跨学科的领域，其中一个核心学科是统计。你可能听到有人称机器学习为“美化的统计学。”统计学可以说是理解、解释和评估数据的最有影响力的工具。来自Vertabelo学院的统计学101课程是开始学习统计学的好地方。

现实生活中的数据通常是混乱的，需要进行大量的清理和预处理。在大多数情况下，作为一名数据科学家，对原始数据进行预处理将是你的工作。这个步骤对于后面的任务至关重要。例如，如果你正在创建一个机器学习模型，其性能将受到输入数据质量的极大影响。垃圾进，垃圾出！

Python拥有非常实用的数据分析和处理库，如Pandas和NumPy。它们提供了一些函数和方法，以加快和简化数据预处理任务。这里有一篇文章涉及到一些很酷的Pandas和Python技巧。

与许多职业一样，讲故事对数据科学很重要。除非你能证明你的产品有多有效，否则这并不重要。简单地看数字对很多人来说并不那么有吸引力，尤其是对那些非技术背景的人来说。你不仅需要能够解释你的模型、发现或结果，你的解释方式也应该是简明而直观的。

我认为讲故事是一种软技能，会使人成为更好的数据科学家。讲故事的一个方面是你如何解释事物，另一个方面是你如何展示它们。数据可视化对于有影响力的演示来说是至关重要的。正如一句名言所说，一张图片胜过千言万语。

Vertabelo学院的数据可视化101课程将帮助你学习数据可视化的基本原则。除了基础知识，你还需要软件工具和软件包来创建数据可视化。

在Python生态系统中有许多数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Altair。他们可以通过几行代码来创建高度信息化的可视化。

正确有效地学习数据科学

拥有学位并不是成为数据科学家的主要条件。你的技能才是真正重要的。如果你获得了本文中提到的技能，你找到数据科学家工作的机会将大大增加。我相信数据科学界对于学习数据科学的内容是一致的；你如何学习完全取决于你自己。

我们很幸运，拥有大量的在线资源。要获取这些资源也很容易。你可以随时随地利用它们。

硕士学位课程是学习数据科学的有效选择。然而，如前所述，它比使用在线资源要昂贵得多，而且它没有灵活的时间表和环境。

尽管如此，必须强调的是，如果不明智地使用大量的在线资源，可能会变成一个不利因素。你需要一个结构合理的计划来充分利用它们。intxue.com为正确和有效地学习Python和数据科学提供了许多轨道。看看吧！