尼克·博斯特罗姆(译者注:尼克·博斯特罗姆是牛津大学的哲学教授，也是人类未来研究所的创始人和主任。在他的新书《超级智能》(Superintelligence)出版后，包括埃隆·马斯克(Elon Musk)、斯蒂芬·霍金(stephen hawking)和比尔·盖茨(Bill Gates)在内的杰出科技人士都表示了支持，谷歌还成立了一个伦理委员会来监督人工智能技术的发展。它曾经说过机器学习是人类最后的发明。我是数据科学“未来技术”行业的新手，我有很多问题。我应该学习什么工具和语言？我应该注意哪些新技术？当你从事这个行业时，你会经常遇到这些问题甚至更多相关的问题。

这篇由费赞·谢赫写的文章为所有数据科学家开始数据科学铺平了道路。只要你遵循这八条建议，你就能在事业上有一个良好的开端。

1.选择正确的角色

数据科学行业中有许多不同的角色，包括数据可视化专家、机器学习专家、数据科学家、数据工程师等等。根据您的背景和相关工作经验，您可以从数据科学行业的这些重要职位中选择与您相关的职位。

然而，如果你不知道这些职位之间的区别，或者如果你不确定你应该做什么？然后我建议:

与业内人士沟通，找出每个角色的工作职责。

接受他人的指导，花少量时间问他们相关的问题。我相信没有人会拒绝帮助那些需要帮助的人！

找出你想要的和擅长的，选择适合你的角色。

关于数据科学家、数据工程师和统计学家角色的详细描述，在Vidhya Analytics博客上有一个详细的介绍，我相信这将帮助你做出相关的决定。

2.选择一门课程并完成它

现在您已经定义了一个角色，下一步是重点了解这个角色。这个行业对数据科学家有着巨大的需求，所以有很多课程和研究在等着你，你可以学到你想要的任何东西！找到要学习的信息并不难，但是如果你不努力，就很难学习。

你可以选择免费MOOC(大规模开放在线课程)或加入认证计划。

当你学习一门课程时，你应该积极学习。一步一步地跟着课程、作业和讨论走。

以下是一些不错的在线课程:

edX上的分析优势
吴恩达的机器学习课程

3.选择一种工具和语言，并坚持使用

正如我之前提到的，理解你所追求的方向是非常重要的。这时，你必须面对一个难题:我应该选择哪种语言和工具？

哪个是最好的选择？互联网上有很多关于这个问题的教程和讨论。我的想法是你应该从最简单的语言或者最熟悉的语言开始。如果你不熟悉编码，你应该使用基于图形用户界面的工具。掌握了这些概念后，就可以开始编码了。

4.加入兴趣小组

既然你知道你想选择哪个角色，并且准备好了，下一件重要的事情就是加入一个兴趣小组。为什么这很重要？因为兴趣小组可以激发你的动力，让你与时俱进。

一个好的兴趣小组有一群人可以和你互动，和你分享共同的目标，和你分享鼓舞人心的故事。

以下是一些不错的兴趣小组:

维迪亚分析
StackExchange
Reddit

5.注重实际应用，而不仅仅是理论

在参加课程学习和培训时，你应该注意与你目前所学知识相关的实际应用。这不仅有助于你理解相关的概念，也有助于你更深刻地理解它是如何在现实中应用的。

参加本课程时，您应该执行以下操作:

完成所有练习和作业，了解相关应用。加入讨论小组，提问和回答问题。
研究一些开放的数据集，并将它们应用到你的研究中。
了解业内人士的解决方案和行业发展趋势。

6.找到合适的资源

永远不要停止学习，你必须掌握你能找到的所有知识。最有用的信息通常来自著名数据科学家的博客。这些数据科学家在社区中非常活跃，并将随着行业的发展不断更新他们的追随者。

请每天阅读关于数据科学的文章，以便养成了解最近发生的事情以及如何解决实际问题的习惯。

这是一份数据科学家的名单，你可以看看。这里还有几份时事通讯:

WildML
纽约大学
kdkings新闻

7.沟通技巧非常重要

人们通常认为只要他们技术过硬，就能通过面试。实际情况未必如此。听完你的介绍后，面试官说“谢谢”，这可能是拒绝。

请努力提高你在数据科学方面的沟通技巧，并提前准备好面试问题。与朋友交流时请注意相关技巧。

当你在这个行业工作时，沟通技巧更重要。为了有效地与同事分享你的想法或在会议上证明你的观点，你应该知道如何有效地沟通。

8.建立一个网络，但不要花太多时间在上面！

首先，你应该专注于你的学习。如果你一开始做的事情太多，最终你可能会放弃。

渐渐地，一旦你对这个领域有了一定的了解，你就可以参加一些行业活动和会议，甚至黑客马拉松。你永远不知道谁会帮助你！

网络可以:

向你提供你感兴趣领域正在发生的事情和内部信息。
提供指导和支持。
帮你找份工作。

作者:费赞·谢赫，译者:萨默

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