從事數據分析師行業必備的8個基本入門技巧

學習數據分析會讓人望而生畏，尤其是當你剛剛開始你的旅程的時候。該學習什么軟件呢，R還是Python？什么技巧需要重點關注？統計學的知識需要掌握多少？要不要學習編程？回答這些問題是你的數據分析之旅中的一部分。

這就是為什么我認為我應該寫這篇指南的原因，我希望可以幫助那些剛剛開始學習數據分析的人。我的初衷是寫一篇簡單易懂、篇幅不是很長的指南，來指導你們學習數據分析。這篇指南會給你們建立一個框架，用以幫助你們度過這段困難時期。

只要遵循這些提示，你的職業生涯將會有一個好的開始。

那么，讓我們開始吧！

1. 選擇正確的角色

在數據科學行業有很多不同的角色。比如：數據可視化專家，機器學習專家，數據科學家，數據工程師等。根據不同的背景和工作經驗，進入一個角色可能比另一個角色要容易的多。舉個例子，如果你是一個軟件開發人員，對于你來說從事數據工程師就不是很困難的事情。所以，如果你不清楚你要成為什么角色，那么如何開始和怎么提升技能對于你來說就更困難了。

如果你不清楚他們之間的差別或者你不確定自己可以成為什么時，應該怎么辦呢？

下面是我的幾條建議：

向行業內的人士了解每一個角色承擔的工作是什么。

向別人請教。向他們請求一點時間，并提出相關的問題，我相信沒有人會拒絕一個需要幫助的人的。

找出你想要的和你擅長的，選擇適合你的研究領域的角色。

在選擇角色時要記住一點:不要盲目的進入一個角色。你應該首先清楚地了解這個領域需要什么，并為之做好準備。

2. 完整地學習一門課程

既然您已經決定了一個角色，接下來要做的事情就是投入精力去理解這個角色。這意味著不僅僅是要完成角色的需求。數據科學家具有巨大的需求，所以成千上萬的課程和研究都在等著你去探索，你可以學習任何你想要的東西。找到學習的材料并不是一件很難的事，但是如果你不為之付出努力的話，學習的過程可能會變得很困難。

你可以參加一個免費的MOOC課程，或者加入一個認證項目，這個項目會讓你經歷所有的曲折和轉變。免費和付費的選擇不是問題，主要的目標應該是課程是否能幫你夯實基礎，達到一個合適的水平，從可以進一步推進。

當你上一門課的時候，要積極地按照課程的安排、作業和所有的討論進行。例如，如果你想成為一名機器學習工程師，你可以學習Andrew Ng的機器學習?，F在你必須努力學習課程中提供的所有課程材料，當然也包括課程中的作業，這和看視頻一樣重要。從頭到尾完整的學習一門課程，你就能更清楚地了解這一領域。

3. 選擇一個工具/語言并堅持下去

正如我之前提到的，對于你來說，無論你選擇哪一個角色，從一而終是很重要的。那么你將要面對一個很難的問題，你應該選擇哪種語言/工具?

這可能是初學者最需要問的問題。最直接的答案是選擇任何主流工具/語言都可以。畢竟，工具只是實現的手段，理解這一概念更為重要。

不過，問題仍然存在，選擇哪一個更好一些呢？網上有各種各樣的指南在討論這個問題。你可以從最簡單的語言開始，或者你最熟悉的語言。如果您不精通編程，那么您可能更適合基于GUI的工具。當你掌握了這些概念之后，你就可以著手編寫代碼了。

4. 加入一個興趣小組

既然你已經知道了你想要選擇的角色并為之做好了準備，接下來你要做的一件重要的事情就是加入一個興趣小組。為什么這個很重要？這是因為一個興趣小組能讓你保持動力。當你進入一個新領域的時候，可能有點令人生畏，但是當你和志同道合的朋友在一起的時候，這個事情就簡單多了。

加入興趣小組的好處是你可以跟小伙伴們進行互動，另外你們可以通過互聯網分享心得，比如加入一個龐大的在線課程并與小伙伴進行互動。

5. 關注實際應用而不僅僅是理論

在進行課程和培訓的同時，你應該把重點放在你正在學習的東西的實際應用上。這不僅能幫助你理解這個概念，還能讓你更深入地了解它在現實中的應用。

以下是幾個在參加課程時的幾個小貼士：

確保你做了所有的練習和作業來理解這些應用。

使用一些開放的數據集進行實踐。即使你不理解一項技術背后的數學原理，也要理解它的假設、目的以及如何解釋結果。后期你將會有更深層次的理解。

看看那些在這個領域工作過的人的解決方案，他們能夠幫助你用正確的方法更快地進行準確的描述。

6. 選擇恰當的資源

永遠不要停止學習，你必須將你能找到的每一種知識都吸收。這些信息最有用的來源是由最有影響力的數據科學家所管理的博客。這些數據科學家非?；钴S，他們會在博客上更新他們的研究成果，并經常發布關于這一領域最近的進展情況。

每天閱讀有關數據科學的書，讓它成為一種習慣，以更新最近發生的事情。但是可能有很多資源，有影響力的數據科學家要遵循，你必須確保你沒有循錯誤的做法。因此，遵循正確的資源是非常重要的。

下面是你可以追隨的數據科學家的名單。以下是幾本可以讓你保持忙碌的時事通訊：

WildML

NYU

KDnuggets News

7. 注意你的溝通技巧

人們通常不會把溝通技巧和數據科學求職遭到拒絕聯系在一起。他們認為，如果他們的技術過硬，他們將會在面試中獲得高分。這其實是一種錯誤觀念。你是不是曾經在面試中被拒絕，面試官在聽了你的介紹后說謝謝？

請嘗試這樣一個活動：讓你的具有良好的溝通技巧的朋友聽你的介紹并向他尋求最真實的反饋，他會向你展示出你的真實寫照。

當你在這個領域工作的時候，溝通技巧非常重要。為了更好地和同事分享你的想法，或者在會議上證明你的觀點，你應該知道如何有效地溝通。

8. 建立人際關系網，但是不要浪費太多的時間在這上面

最初，你的全部注意力都應該集中在學習上，在初始階段做太多的事情讓你很容易放棄。

慢慢地，一旦你掌握了這個領域的竅門，你就可以參加行業活動和會議，參加行業聚會，參加你所在地區的黑客馬拉松——即使你只知道一點點。因為你永遠不知道誰會在什么時候，什么地方幫助你！

實際上，聚會對于你在數據科學社區留下標記是非常有利的。你可以與你所在的研究領域里那些比較活躍的人接觸，這會為你提供社交機會，并與他們建立聯系，這反過來會對你的事業有很大的幫助。

人際關系網將會帶給你下面這些東西：

為你提供關于你感興趣領域內發生的事情的內部信息

幫助你獲得輔導支持

幫你找一份工作，這要么是求職的小貼士要么是直接找工作的機會

結束語

數據科學的需求是巨大的，雇主們在數據科學家身上投入了大量的時間和金錢。因此，采取正確的步驟將會事半功倍。這個指南提供了一些技巧，可以幫助你入門并幫助你避免一些代價高昂的錯誤。