如何成为数据科学家

您所做的几乎所有事情都会产生数据。访问一个网站：数据。点击手机上的一个应用程序：数据。用信用卡买东西：数据。在社交媒体上点赞或上传图片：数据。数十亿人每天每时每刻都在产生大量数据。 这是一些大数据，而且只会越来越大。想象一下可以用所有这些信息做什么——数据科学家正在做的就是这些。数据科学本质上是用数据解决问题的艺术。您可能拥有数万亿行数据，但这些信息本身毫无意义。将其从难以理解的噪音转变为易于理解的东西需要工作和专业技能。 所有这些数据中都包含可以改善生活质量、识别社会问题和解决全球危机的信息。

现在比以往任何时候都更需要发现数据带来的重大进步——理解、分析和解释数据是一项非常理想的技能也就不足为奇了。 开启您的数据科学生涯 旨在帮助您开启职业生涯的在线数据科学课程。一对一指导、专业指导和强大的社区网络 美国电话号码表 随时待命，可帮助您在数据科学领域取得成功。 查看我们的课程 数据科学家实际上做什么？ 让我们从分解两个最常见的问题开始——什么是数据科学，数据科学家的职责是什么？ 数据科学就是深入挖掘大量信息，并将其塑造成可用于实现目标的工具。数据科学家处理数据以使其成为人类可读的，构建可视化来讲述故事或模型来解释过程或预测行为。



其他时候运行实验来验证假设以试图证明它们。本质是原始数据被用来输出一些有价值的东西，你可以用它来做或学一些东西。 数据科学职位包括： 数据科学家 数据分析师 商业智能分析师 机器学习工程师 初级数据分析师 数据科学家赚多少钱？ 根据 ZipRecruiter 的数据，年薪从 9.2 万美元到 13.8 万美元不等，截至 2020 年 4 月 1 日，美国数据科学家的平均年薪为 119,130​​ 美元。这是当今科技行业最赚钱的高薪职业之一。 在一项长期结果分析中，Thinkful 数据科学毕业生表明，在 Thinkful 之前，学生的平均收入为 53,000 美元，而在 Thinkful 之后，他们的第一份工作跃升至 77,000 美元。此外，在该领域工作至少一年后。