如何从数据分析师进阶为数据科学家?数据分析师是对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。而数据科学家有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。对于很多数据分析师来说都想成为数据科学家，如何才能成为数据科学家，数据科学家需要掌握哪些知识?今天我们就通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下吧!
 

　　数据科学家需要发现重要信息，能够对不同来源的数据进行数据清理、处理并运行高级算法。同时，需要很强的沟通描述能力，以及可视化技能。我经常会遇到许多优秀的数据分析师，他们非常想进阶为数据科学家，但苦于没有机会，或不知道该如何开始。
 

　　一、为什么要成为数据科学家

　　1：影响力

　　可能带来巨大的商业利益。更有机会得到领导层青睐，能够更好地提升发展方向。
 

　　2：技能

　　在快速发展的数据科学领域中，有许多问题需要被解决。例如，构建图像识别器或文本分类器识别社交媒体上的发布的违规言论。
 

　　3：竞争力

　　有人预测人工智能最终将取代人类的工作。为了保证自己工作，应该不断创新并提高竞争力，而不是等待被自动化取代。
 

　　4：发展机会

　　会有更多的发展机会，薪水提升空间也更大。目前优秀的数据科学家很少，市场需求量很大。
 

　　二、如何成为数据科学家?

　　大多数数据分析师都有很好的基础，但是应用先进的方法处理大型数据集需要多年的学习和经验积累。
 

　　三、数据科学家需要哪些技能?

　　这个问题并没有正确的答案，复杂的数据科学项目涉及到许多专业技能。在投入数据科学领域的最初几年，最好掌握以下技能：

　　数据科学语言：Python / R

　　关系数据库：MySQL、Postgress

　　非关系数据库：MongoDB

　　机器学习模型：回归、提升树支持向量机(Boosted Trees SVM), 神经网络

　　绘图：Neo4J、GraphX

　　分布式计算：Hadoop、Spark

　　云：GCP / AWS / Azure

　　API 交互: OAuth、Rest

　　数据可视化和网页应用：D3、RShiny

　　专业领域：自然语言处理、OCR和计算机视觉
 

　　掌握这些技能需要大量的时间(可能比获得专业学位更久)。但每个人都不能满足现状，必须不断学习。如果我们每天能进步一点，那么在未来某天就能达到自己的预期目标。决心和坚韧有时比聪明才智能有用。
 

　　如果你也想进阶为数据科学家，那么现在就是开始的最佳机会，立即开始学习，尽快解决实际问题。在学习的过程中，你会不断提升自己，最终让自己大吃一惊，要珍惜每个机会。更多有关数据可视化工具的相关咨询，请关注：DataHunter