猜猜过去三年美国最好的工作是什么?根据Glassdoor的说法，这是一种数据科学，它综合了三个因素来计算出最热门的职业排名:空缺职位数量、薪水和总体工作满意度。《哈佛商业评论》将数据科学称为“21世纪最性感的工作”。那么，在2018年，你怎样才能成为一名数据科学家呢?在这份令人向往的工作中，你能期望获得多少收入呢?

Glassdoor的一项研究表明，无极四荣耀注册在美国，数据科学家的平均年薪是11万美元，这意味着50%的数据科学家的收入实际上会超过这个数字!全国平均水平是120,931美元。2018年，美国对数据科学人才的需求预计将比供给高出50-60%。这意味着短缺14万到19万人以及150万经理和分析师。

领英的2017年美国新兴就业报告证实了这一点，该报告指出，数据科学家职位的数量自2012年以来增长了超过650%。数以百计的公司正在招聘这些角色——包括分析经理,数据库管理员,数据工程师,数据分析和商业智能开发人员,这些都是包含在Glassdoor网站最大的50个最好的工作,和连接到数据科学——但只有35 000人在美国有数据科学技能。那么如何在2018年成为一名数据科学家呢?首先，让我们看看数据科学家到底在做什么。

数据科学家做什么?

简单地说，数据科学家分析数据是为了从产品开发到客户保留再到新的商业机会等任何事情的可操作的见解。根据Medium网站的一篇文章，这个过程是这样的:

提出问题:你需要弄清楚如何将客户的问题转化为具体的、明确定义的问题。一个潜在的问题可能是，“我如何知道哪些潜在客户可能会购买某一特定产品”。

收集原始数据来解决问题:你需要弄清楚为此需要哪些资源(比如时间、金钱)，以及为了解决问题需要收集哪些数据点。

处理数据:经常需要清理原始数据，无极四注册以解决各种问题，包括错误、丢失变量、数据损坏等。

探究数据:它们的模式、趋势或相关性是什么?

进行深入分析:在这里你将使用机器学习，统计模型和算法。这可能是您的项目的主要部分，您可以在其中应用尖端数据分析来获得洞察力和预测。要创建一个预测模型，您将使用来自机器学习的技术。

交流结果:在这里，你可以向不同的利益相关者讲述你的数据故事，或者数据故事。您现在应该有了一个精确的机器学习模型，它可以预测初始问题的答案。

想想这些技能对公司来说是多么有价值，因为公司现在有能力收集大量的数据。HyperionDev的导师萨拉•巴卡(Sarah Mbaka)表示:“数据科学令人兴奋，因为它将所有领域联系在一起。我可以在医学、天文学或物理学领域工作。只要这个领域有数据，他们就需要一个数据科学家。能够组织和分析这些数据以提供商业洞察力的个人自然会很受欢迎。

如何成为一名数据科学家?

要成为一名数据科学家，您需要开始学习用于数据科学的分析语言Python、R和SQL。在Glassdoor网站上，每10个工作职位中就有9个要求应聘者掌握其中一种语言。除了Python之外，用于数据科学的其他流行编码语言还包括Java、Perl或C/ c++。您还将学习各种数据科学库，包括Matplotlib、ScikitLearn、NumPy和NLTK。此外，你还将学习机器学习，它使计算机能够通过统计技术“学习”。它是基于模式识别的。一个机器学习的例子可以包括Netflix提供的建议。您还将介绍各种数据可视化工具以及如何处理非结构化数据，无论是来自社交媒体、视频源还是音频。

要过渡到这个职业，有三种可能的途径:

硕士课程——大学的设置既费时又昂贵，但也很全面。

mooc(阅读排名前20的数据科学mooc)——这种自学的方式往往是杂乱无章的、没有指导的。当你陷入困境时，你可能会真正迷失方向!从好的方面来说，它不贵，甚至是免费的。(在决定自己学习编程之前，请先阅读这五个最重要的问题。)

训练营——由该领域的专家教授，无极4并依赖于现实生活中的项目。他们可以是灵活的和在线的。一些训练营提供一对一的辅导。