数据科学家如何提升自己的职业技能

数据科学家提升职业技能的方法

数据科学家作为一个热门的职业，其职业发展路径和职业技能提升的重要性备受关注。以下是数据科学家提升职业技能的一些方法：

1.掌握云计算经验

许多公司在寻找有云计算经验的数据科学家。这是因为云平台提供的工具可以扩大数据流和预测模型的规模。数据科学家需要能够创造出能为企业创造价值的数据产品，而云计算经验是这个过程中必不可少的一部分。因此，数据科学家应该尝试使用云计算平台，如亚马逊的AWS和谷歌云平台(GCP)，以积累实践经验。

2.创建新的数据集

在数据科学领域，创建新的数据集是一项重要的技能。这不仅可以帮助数据科学家更好地理解数据，还可以使他们能够在数据分析项目中专注于数据探索和数据建模。数据科学家可以通过从网站爬取数据，从数据统计网站采样数据，或者整合不同数据源来创建新的数据集。

3.提供服务

作为数据科学家，你将经常需要提供服务来让公司的其他团队使用。这可以是一个Flask应用，用来给出一个深度学习模型的计算结果。这种服务型的工作可以帮助数据科学家更好地理解业务需求，并将数据分析的结果作为决策依据传达给各种利益相关者。

4.学习Python

在中级阶段，数据科学家需要更加完善自己的知识理论和分析工具，并且需要加强自己的业务能力以及机器学习能力。Python是一种非常友好的分析工具，可以处理复杂且大量的数据资源。此外，Python代码简洁易上手，也是它成为越来越多的数据科学家首选编程语言的主要原因。

5.参加数据科学比赛和培训课程

在线课程和大规模开放式在线课程（MOOC）是提高数据科学家技能的好方法。例如，Coursera上的Andrew

Ng的机器学习课程提供获得斯坦福大学证书的机会，而Kaggle则是探索其他数据科学家应如何解决特定问题的好选择。通过参加这些课程和比赛，数据科学家可以提升自己的数据技能，并将所学应用于实际项目中。

6.学习深度学习模型

对于高级选手来说，建立深度学习模型是必备的技能。深度学习是机器学习的一个重要分支，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。通过学习深度学习，数据科学家可以提升自己的技能水平，并在需要处理复杂数据的任务中发挥更大的作用。

7.参与实践项目

参与实践项目是提高数据科学家技能的另一个有效方法。通过参与企业的真实业务场景进行锻炼，数据科学家可以将所学知识应用于实际问题中，并从中获取宝贵的实践经验。例如，Galvanize提供的课堂培训课程可以在7周内帮助数据科学家成为入门级数据科学家，并将学生与企业配对，以解决实际业务问题。

总之，数据科学家可以通过多种方式提升自己的职业技能，包括掌握云计算经验、创建新的数据集、提供服务、学习Python、参加数据科学比赛和培训课程、学习深度学习模型以及参与实践项目。通过不断学习和实践，数据科学家可以在职业生涯中取得持续的进步。