根據美國勞工統計局的數據，數據科學家的工作機會將增加14%。隨著人工智能和機器學習等最新技術的發展，數據科學專家在一個組織中的作用已經不可避免。
碩士課程輔導
1. 任何地方都可以開始
在數據科學中，沒有 "正確的方法"。在這個過程中，你會更加了解自己的優勢和劣勢。佐治亞理工學院計算機學院在線教育和OMCS執行主任大衛-喬伊納博士提供了以下關于計算機科學的有用建議。"上計算機科學課是我了解該領域可能發生的事情的最好方法。然后我可以問自己，'我可以用我在這里學到的東西開發什么？ '這不正是我們在這里的目的嗎？"
2. 編程語言是必要的
在潛入數據科學的世界之前，先學會編碼。數據科學家創建算法和運行這些算法的環境。以下是一些最流行的數據科學編程語言。
Python。Python是一種易于學習的編程語言，與英語語法非常相似。它有一個廣泛的圖書館和活躍的社區，可以用于數據科學之外的各種任務。你可以用這種通用語言和它的許多附加組件來做從統計分析到數據可視化以及其他的事情。
對于想把數據科學加入他們的劇目的研究人員來說，R是一個可行的選擇。因為它是用統計學語法編寫的，它可以處理大量的數據，并通過視覺上引人注目的界面傳達其結果。
3. 基礎知識必須得到實踐
盡管它看起來與科學過程相似，但數據科學強調的是只獲得高質量的信息。數據整理是數據科學的一個重要部分，使你的數據易于訪問和分析。
4.看一下一些具體細節
數據科學有別于數據挖掘，因為它有數學基礎。數據科學的技術部分可以從傳統教育中受益。初級的數據科學家應該知道以下概念。
線性代數是所有數據科學方法的基石。高級微積分和統計學通過線性代數變得更加簡單。為了理解機器學習算法，有必要掌握微積分的工作知識。
5. 看一看更復雜的科目
深入研究復雜的課題將使你成為每個組織都需要的專業數據科學家。
類似人類的神經網絡。構建能夠獨立學習的機器需要構建模仿人類大腦功能的機器。當涉及到將人類的智力轉移到機器的頭腦中時，對人工和卷積神經網絡（ANNs）和循環神經網絡（RNNs）的研究是必不可少的。
構建能夠從數據中學習并隨著時間的推移而改進的算法，而不需要太多的人類互動，這是一個關鍵的機器學習部分。
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