由于当今企业收集的数据量不断增加，对数据科学家的需求激增，而且这种趋势不太可能很快逆转。 数据科学家因帮助企业理解庞大、复杂的数据集而获得丰厚的报酬。 许多入门级工作的年薪超过 100,000 万美元。 现在越来越多的学校和大学提供数据科学学位。 但如果你没有机会上大学怎么办？ 不要烦恼。 没有学位你仍然可以成为一名数据科学家。 只需遵循本分步指南，您就可以成为一名没有学位的数据科学家。 我们还将研究数据科学家与数据分析师之间的区别以及所需的薪水。
什么是数据科学家？
企业每天都会产生大量数据。 从客户信息到库存跟踪的所有内容都包含在该数据中。 数据科学家负责管理这些数据并将其转化为企业可以用来做出重要决策的知识。
没有学位你能成为数据科学家吗？
是的，没有学位也可以担任数据科学家。 尽管数据科学家的某些职位描述中可能会要求拥有数学、计算机科学和统计学的高级学位，但这些通常并不是严格的先决条件。
如何成为没有学位的数据科学家
最受欢迎的领域是数据科学。 候选人拥有数据科学真正学位的可能性极低，因为这是一个相对较新的领域。 以下是一些必要的行动，可以帮助您成为一名没有学位的数据科学家来弥补这一点。 接下来是：
#1. 获取必要的背景信息
数学、计算机科学和统计学的众多分支都为数据科学的广阔领域做出了贡献。 您可以通过阅读各种书籍来了解有关这些主题的更多信息。 DataFlair 的数据科学统计综合指南解释了一些与数据科学相关的关键统计思想。
此外，您还可以学习微积分、线性代数、概率、离散数学等主题。您可以学习Python和R这两种数据科学领域最广泛使用的编程语言，以获得该学科的基础知识。
#2. 学习数据科学
现在，学习数据科学是成为没有学位的数据科学家的第二个关键步骤。 数据科学包括什么？ 数据提取、数据转换、清理、可视化和预测只是构成数据科学的几个要素。
这些要素中的每一个都需要单独掌握。 讲故事是数据科学的重要组成部分。 您需要熟练使用各种工具来学习这些技能。 例如，您需要熟悉 ggplot2、seaborn 和 matplotlib 等程序来进行可视化。
＃3。 检查实时案例研究
一旦您对数据科学以及数据科学过程中涉及的许多工具有了深入的了解，您应该调查和研究大量案例研究，了解大公司如何利用数据科学来提高其运营和收入。
＃4。 维护正在进行的项目
您必须从事实际项目来解决实际问题，才能正确理解更实际的数据科学主题。 通过获得解决现实世界问题的实践经验，您的数据科学技能将会得到提高。
作为一名应届毕业生，在数据科学领域找到工作可能很困难，因此请确保您从事有价值的实际项目并发展您的技能。
＃5。 获得认证
尽管获得认证是可选的，但它只会增加您成为没有学位的数据科学家的机会。 您的数据科学实施技能将通过官方认证得到凸显。
Microsoft、Cloudera、SAS 等公司提供数据科学认证。 下面提供了其中一些证书的列表：
- SAS 认证数据科学家
- Cloudera 认证助理：Spark 和 Hadoop 开发人员认证
- 微软认证 Azure 数据科学家助理
- 创建一个投资组合。
您在数据科学领域所做的工作反映在您的作品集中。 多项数据科学计划可以帮助您改进您的投资组合。 通过提高您在 Github、Linkedin、Kaggle、Tableau Public 等平台上的知名度，您可能会吸引多个招聘人员的注意。
您可以根据特定职位定制您的投资组合。 例如，如果您的职位需要机器学习，那么您的投资组合中需要有使用机器学习算法的项目。
数据分析作品集是另一种类型的作品集，可让您展示数据转换、清理、可视化等。叙事作品集是作品集的第三类，这是将业务问题转化为数据科学的完整计划。
#7. 参加黑客马拉松
通过实践来学习数据科学是最好的方法。 Kaggle 只是众多可以积极参与数据科学竞赛的在线场所之一。 您可以通过参加这些比赛来建立您的作品集并为您的简历增添经验。
通过参与广泛的数据清理、转换、分析和可视化，您可以全面了解如何在现实生活中应用数据科学。 通过应对不同程度的数据科学挑战来获得经验将有助于您发展自己的能力。
我们经历了几个过程，包括获取必备知识、培养基本的数据科学技能、获得证书、构建作品集以及参加不同的比赛。 尽管如此，通过遵循以下步骤，没有学位的人也可以成为一名数据科学家。
数据科学学位
数据科学学位是一个专注于该领域所使用的概念、方法和设备的学习项目。 计算机科学、统计学和领域知识都结合在数据科学的跨学科领域，从数据中得出结论和信息。
数学、统计学、计算机科学、数据挖掘、机器学习、数据可视化和通信课程经常出现在数据科学学位课程中。 此外，特定项目可能提供商业、医学或社会科学等特定领域的课程。
提供数据科学本科和研究生学位。 一些学院提供数据科学专业学位，而另一些学院则提供以数据科学为重点的学科学位，例如统计学、计算机科学或信息技术。
数据科学学位课程的毕业生可以担任数据科学家、分析师、专门从事机器学习的工程师、数据工程师、业务分析师和许多其他相关职位。 对于希望进入这一工作领域的人来说，数据科学学位可能是一项明智的投资，因为跨行业对数据驱动的见解的需求日益增长。
有哪些大学提供数据科学学位？
许多大学都提供数据科学的本科和研究生学位。 以下是提供数据科学学位的大学的一些例子：
- 麻省理工学院 (MIT) – 计算机科学与工程理学学士，主修数据科学
- 卡内基梅隆大学 – 统计与数据科学理学学士
- 加州大学伯克利分校 – 数据科学理学学士
- 纽约大学 – 数据科学理学学士
- 斯坦福大学 – 统计学理学硕士：数据科学
- 哥伦比亚大学 – 数据科学理学硕士
- 华盛顿大学 - 数据科学理学硕士
- 德克萨斯大学奥斯汀分校 – 数据科学理学硕士
- 约翰霍普金斯大学 – 数据科学理学硕士
- 加州大学圣地亚哥分校 – 数据科学与工程理学硕士
还有更多大学提供数据科学学位； 这些只是几个例子。 要选择最适合您的学术和职业目标的课程，进行研究并比较多个选项至关重要。
数据科学家薪资
数据科学家的薪水可能会根据多种因素而变化，包括地点、行业、经验年限、教育程度和特定的工作职责。 然而，由于对数据科学家的需求如此之大，他们的薪水通常很高。
根据 Glassdoor 的数据，美国数据科学家的典型基本工资约为每年 113,000 美元。 然而，根据上述因素，这一数字每年可能从约 76,000 美元到超过 180,000 美元不等。
许多数据科学家除了正常工资外还可能获得奖金、股票期权和其他形式的报酬。 数据科学家可能能够在技术和金融等某些领域赚更多的钱并获得更丰厚的薪酬。
重要的是要记住，数据科学家的薪酬可能因国家和地区而异。 例如，Payscale 估计英国数据科学家的平均年薪约为 47,000 英镑。
总体而言，数据科学学科具有巨大的收入潜力，各个行业对数据科学家的需求很大。
数据科学家与数据分析师
根据世界经济论坛《2023 年职位未来报告》，数据分析师与数据科学家代表了两个最受欢迎的高薪职位，另外还有人工智能和机器学习专家以及数字化转型专家。
尽管毫无疑问人们对数据专业人员很感兴趣，但数据分析师与数据科学家的区别并不总是显而易见。 尽管他们的工作方式不同，但这两个角色都涉及数据工作。
数据分析师与数据分析师数据科学家：他们做什么？
数据科学家与分析师之间最大的区别之一是他们如何处理数据。
数据分析师经常使用 SQL、R 或 Python 编程语言、数据可视化软件和统计分析等工具来处理结构化数据，以解决现实世界的业务问题。 数据分析师的典型任务可能是：
- 与组织领导者合作确定信息需求
- 使用主要和次要来源收集信息
- 重新排列和清理数据以进行分析
- 检查数据集以发现可以转化为可用知识的模式和趋势
- 易于理解的调查结果演示，指导数据驱动的决策
在处理未知事物时，数据科学家经常使用更复杂的数据方法来生成未来的预测。 他们可能会开发可以处理结构化和非结构化数据的预测建模技术，或者他们可能会自动化机器学习算法。 该职位通常被视为数据分析师的改进版本。 典型的日常琐事可能包括：
- 收集、净化和处理未处理的数据
- 使用机器学习算法和预测模型来收集大数据集
- 创建工具和程序来跟踪和评估数据准确性
- 创建用于数据可视化的仪表板、报告和工具
- 以自动化方式对数据收集和处理进行编程
数据分析师与数据科学家之间的差异和相似之处
数学、计算机科学或统计学等定量领域的学士学位对于这两种专业选择都是必要的。
数据分析师可能会投入更多时间进行日常分析，同时持续提供报告。 用于更改、存储和分析数据的方法可以由数据科学家创建。 简而言之，数据科学家开发收集和分析数据以供分析师使用的新方法，而数据分析师则对已收集的数据赋予意义。
如果您同时喜欢计算机编程以及数学和统计学，那么任何职业路线都可能适合您的职业抱负。 分析师通常专注于提供有关公司运营的详细答案。 为了创造提出和响应重大问题的创新方法，数据科学家可以在更宏观的层面上运作。
尽管每个职能都涉及使用数据分析来提供可供公司使用的见解，但有时角色的特征在于他们所使用的工具。 熟练掌握关系数据库软件、商业智能应用程序和统计工具对数据分析师来说是有益的。 数据科学家经常使用 Python、Java 和机器学习来修改和分析数据。
数据科学家与分析人员：教育要求
数据分析师职位通常需要数学、统计学、计算机科学或金融等学科的学士学位。 数据科学家通常拥有数据科学、信息技术、数学或统计学的硕士或博士学位，许多高级数据分析师也是如此。
尽管学位一直是数据职业的主要途径，但现在为那些没有学位或经验的人提供了新的选择。 通过获得 Google 或 IBM 的数据分析专业证书，您可以在不到六个月的学习时间内获得数据分析师入门级职位所需的知识和能力，这两个证书都可以在 Coursera 上获得。 有了 Google 证书，您就可以访问由 130 多家企业组成的招聘网络。
如果您刚刚起步，首先担任数据分析师可能是开始数据科学家职业生涯的绝佳方法。
成为数据科学家需要什么资格？
数据科学家通常需要计算机科学、数据科学或密切相关学科的学士学位。 然而，数据科学或密切相关主题的硕士学位是该行业许多工作的首选。
成为数据科学家需要多长时间？
数据科学家通常需要至少四年的全日制学习才能获得数据科学、计算机科学或密切相关学科的学士学位。
成为一名数据科学家有多难？
通常需要非常强大的数学和计算机科学背景，以及处理大量数据的专业知识。
我可以在一年内成为一名数据科学家吗？
是的。 在短短 12 周内，您就可以学习成为数据科学家所需的技能。
数据科学家的工作压力大吗？
是的。 许多数据专家都认为数据分析领域要求很高。
什么是入门级数据科学家？
入门级数据科学家的工作是检查、解读和收集大量数据。
结论
数据科学家是利用统计、编码和分析技能挖掘数据以获取信息和见解的专家。 许多不同的行业，包括银行、医疗保健、技术等，都对数据科学家有强烈的需求。
一个人通常需要在数学、统计学、计算机科学方面有扎实的基础，并具备某一领域的领域经验才能成为一名数据科学家。 除了计算机科学和统计学等相关学科外，一些学院还提供数据科学的本科和研究生学位课程。
数据科学职业提供了巨大的收入潜力，数据科学家的工资往往高于平均水平。 此外，随着数据驱动的决策在企业中变得越来越重要，该领域提供了增长和进步的前景。
对于那些热衷于数据分析、解决问题和创新的人来说，数据科学是一个快速发展的行业，提供了令人兴奋的机会。
- 数据科学家：定义、职责、薪水、资格和差异
- 数据科学工作：2023 年最佳数据科学工作
- 什么是数据科学：数据科学和分析指南
- https://businessyield.com/careers/sports-psychologist/
- https://businessyield.com/information/promotion-announcement/
- https://businessyield.com/careers/business-analysis/
- https://businessyield.com/bs-markets/talent-marketplace/
参考资料
