数据科学家入门（数据科学家证书）

本篇目录：

1、kaggle如何入门2、九个成为数据科学家的必备技能3、学大数据需要什么基础?4、如何成为一名数据科学家

kaggle如何入门

在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。在每个竞赛的「Overview」选项卡上，可以看到关于比赛及其数据集的一些信息、提交有效结果的评估标准（每个竞赛都略有不同），以及该竞赛的 FAQ。

人工智能零基础自学入门掌握至少一门语言Python，可学习C或C++，推荐阅读《神经网络与深度学习》，入门可看NNDL。

我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

第二个阶段主要是学习全栈开发，主要是Web编程基础、Flask框架、Django框架、Tornado框架，这一部分主要是前端网站开发流程，培养方向是前端开发工程师或者是Web全栈开发工程师、Python开发工程师。

统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。剩下的就是去实践了。

竞赛、代码以及社区参与。根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级：Novice ：初始等级，只要注册就算。Contributor ：添加资料信息，并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。

九个成为数据科学家的必备技能

1、数据科学家所需的技能如下：(1) 计算机科学 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

2、数理统计：概率论和各种统计学方法要做到基本掌握，比如贝叶斯概率如何计算，概率分布是怎么回事，虽不要求精通，但对相关背景和术语一定要了解。

3、商业智慧——想要成为数据科学家，需要充分了解自己工作的行业，并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要，并且能够找出利用数据的新办法，这些是非常关键的。

4、首先我们说一说Excel。如果想成为数据师，那么很有必要学会使用Excel这个工具。

5、那么作为一名数据科学家，应该具备的技能有哪些呢？本文将一窥究竟。

6、敏捷 敏捷是一种组织工作的方法，已经被开发团队大量使用。数据科学的角色越来越多地由那些最初的技能是纯软件开发的人来扮演，这就产生了机器学习工程师的角色。

学大数据需要什么基础?

首先学习大数据的基础是Java语言和Linux操作系统，零基础需要从这两项基础开始学习，学习顺序不分先后，一般都会选择先从java语言开始学习。

学习大数据需要掌握以下基础：数据结构和算法：学习大数据需要具备扎实的数据结构和算法基础，包括数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。

第一：具有计算机编程能力。大数据技术是建立在互联网的基础上。具有编程能力有很大的加分。第二：具备一定的数学能力，计算机需要强大的逻辑思维，而数学是逻辑的基础，有一定的数学基础对于了解相关原理是非常重要的。

Java基础 学大数据需要一定的Java基础，这是很多朋友所忽视的，Java是大数据框架构建的主体编程语言，大数据的开发基于一些常用的高级语言，而Java就是它主要的开发语言，所以你在学大数据之前，那么你一定得先学学Java。

大数据分析需要的基础有：编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

学大数据要有什么基础 具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以拥有编程技巧有很大的好处。

如何成为一名数据科学家

机器学习和数据挖掘 数据科学家所需硬件技能 (1) 计算机科学 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。

编程和数据库 一般情况下，数据科学家需要拥有程序设计、计算机科学相关的专业背景，处理大数据所需的Hadhop。需要掌握Mahour等大规模的并行处理技术和与机器学习相关的技能。

而作为一个数据科学家，80%的时间你是需要跟客户，团队或者上司解释为什么 A 可行 B 不可行。如果你告诉他们，“我现在的神经网络就是能有那么好的预测力可是我根本就没法解释上来”，那么，没有人会愿意相信你。

数据科学家的工作模式与组织结构 数据科学家需要与业务专家一起工作才能发挥最大价值。实际工作中两种角色如何配合，取决于是采用业务驱动的模式还是数据驱动的模式。

复习你的数学和统计技能 一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。

要成为数据科学家需要花费大量的时间和精力，请充分了解数据科学中不好的方面，比如数据整理，以及构建数据生产流水线，而这些工作占了数据科学家日常工作的大部分时间。首先要做的是学习Python。

到此，以上就是小编对于数据科学家证书的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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