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假设你有一个基本的资格：相关领域的学位，数据分析和建模的基本能力，至少一种分析语言(R或Python)和基本的数据库知识。以下提示可以帮助你在这条路上走得更远。
1、如何才能成为数据科学家——扎实的基本功
正如我在另一个机器学习面试答案[4]中提到的，确保基本知识(具有基本广度)是对你工作的基本尊重。基本的理解是什么?以数据分析为例，我的感受是：
了解基本的数据处理方法
对基本的分类器模型有一定的了解并使用它(包传输)，可能知道使用什么情况和什么算法更好
掌握基本评价方法，了解常用评价方法的优缺点
基本编程能力，能独立完成简单的数据分析项目
具有基本的数据挖掘能力，可以调整模型参数，诱导发现
至于其他软实力，下表暂时不可用。
2、如何才能成为数据科学家——从实践中培养分析能力
我相信每个人都有屠龙的本事。我经常听到别人说，他已经完成了X个在线课程，读了X本经典书籍，甚至又学会了现代、优化和概率统计。但为什么卡格尔的排名仍然很低，或者在工作中缺乏方向性?
总之，上面提到的这些储备，即使是卡格尔的经验，都是杀龙的技巧。数据分析领域的陷阱随处可见，远未在几本书和几篇论文中清晰可见。最好的方法是从工作中实践，向你的主人学习如何分解项目并获取价值。
我记得很深的一个例子是：有一次，我和老板为一个国家铸币中心制定了纪念币的最优定价方案，以使收益最大化。然而，根据客户给我们的例子，我们的优化模型效果不佳，误差很大。老板给了我几点建议：1。将回归问题转化为分类问题，牺牲部分精度2。丢弃部分低密度数据，按高密度区域3的密度重建模型。如果没有，则再次对高密度区域使用有限混合模型。我们采纳了老板的建议，最终达到了75%纪念币的最佳优化效果，为客户带来了价值。客户明白剩下的25%是不可预测的，因为他们无法提供更多的市场数据。
那时候，我总觉得我不能放弃数据，但我的老板告诉我，客户最需要的是获得价值，而不是完美的模式。但这种感知，我们只能在实际工作中获得。所以当你开始做数据科学家的时候，想想如何创造价值，而不仅仅是炫耀你的技能。
3、如何才能成为数据科学家——平衡技术和沟通技巧
数据科学家的重要工作是报告和撰写报告，因此良好的“讲故事”能力非常重要。在学习过程中，请不要把注意力放在技术能力上。技术能力可以保证你有话要说，但讲故事的软实力可以保证你的努力不被浪费，你的能力得到大家的认可。同时，这种沟通能力也能让你在社会生活中感到更加舒适，改变对科学和工程的枯燥印象。轻通信，重技术，是工程师的想法，但这不适用于数据科学家。
最后，我想不恰当地引用一句西方谚语：“要戴皇冠，就必须承受它的重量”，在这个数据王时代，做一名优秀的数据科学家，不仅代表着高薪，也代表着我们对这个时代的贡献和价值。但是，这条路又堵又长，我们要学习和改进的方向太多了。
以上就是《数据科学家的工作是什么样的?请各位打算晋升的数据分析师快来了解》的全部内容，从文字中我们可以看到，假设你有一个基本的资格：相关领域的学位，数据分析和建模的基本能力，至少一种分析语言(R或Python)和基本的数据库知识。如果你想学习更多数据分析知识，可以点击下方资料下载链接。