想成為資料科學家？先做到這6點吧！
世界變化很快，各行各業在大環境的變化也發生著非常大的改動。傳統的行業比如會計師、審計師、同聲翻譯、點餐員等許多職業逐漸被機器所替代。根據相關報道，未來top10的行業都與資料有關，比如資料分析科學家、AI專家等。最近一則新聞——校招薪資超80萬讓一些工作數年的員工羨慕不已，該類職業大多都與資料相關。因此，很多相關行業的人都在思考是否應該轉行進入與資料相關的職業。在這裡，我給的建議是，大的趨勢是趨向數字化、智慧化，那些在以技術為中心領域工作的人不管是否轉行成為一名資料科學家，都應該自學相關的知識，以便在未來的時代裡不被淘汰。《未來簡史》中說道“未來，資料為王，誰掌握了資料，誰就處於領先。”2018年即將過去，2019年即將到來。如果你想成為一名資料科學家，本文提出6點建議，希望你在新的一年裡能夠儘量完成。
1.成為相關組織的成員
與對資料科學感興趣的其他人建立聯絡可以讓自己瞭解到現有的教育選擇，瞭解哪些工具在資料科學行業中最為突出，並從曾經也想成為資料科學家的人那裡得到鼓勵。
ofollow,noindex" target="_blank">運營研究和管理科學研究所（INFORMS） 是最大的此類國際組織，擁有數千名成員。該組織有不僅組織線下活動，也有一個僅限會員線上討論的論壇。然而，有抱負的資料科學家也可能會在他們各自的社群中進行探索。MeetUp.com提供全球各類會有議，並有超過 https://www.meetup.com/topics/data-science/ 個與資料科學相關的活動。
2.熟悉新興趨勢並將其應用於職業目標
資料科學是一個快速發展的行業，能夠很好地跟上不斷變化的環境的專業人士通常是那些有意識地努力實現這一目標的人。物聯網、開源工具和預測分析是 2019年可能突出的趨勢 。
尋求成為資料科學家的人不僅要了解趨勢並及時瞭解相關的最新訊息，還需要研究如何將這些趨勢應用於他們的職業目標中去。
例如，一個人可以探索新的開源資料科學軟體，並儘快開始使用它以熟悉其工作原理。或者，參加有關預測分析基礎知識的線上課程，並瞭解為什麼該領域知識對於僱用資料科學家的公司如此重要，掌握好基礎，為成為一名資料科學家打下了很好的基礎。
3.制定具體目標以促進資料科學專案的進展
許多資料科學家或想在該領域工作的人都有自己學習的時期，這意味著即使還沒有正式的資料科學訓練，也可以獨立啟動資料科學專案，這些是可以通過好奇心和自我技能提升的渴望來推動的。
那些著眼於資料科學職業的人應該嘗試一個具體的目標設定系統，比如阿里、谷歌和其他知名公司的團隊開發的資料科學專案，一般涉及提出的目標和關鍵結果（OKR）。
個人目標與專案的目標相關，關鍵結果代表了一個人如何實現目標。一個人，如果能夠滿足 70％的關鍵結果 ，OKR就是成功的。
一個人可以通過選擇與之相關的最有意義的指標，將OKR應用於資料科學專案。這類指標塑造目標，個人必須經歷一些過程才能使專案富有成效，取得一些關鍵性結果，在每次取得關鍵結果時最好都記錄一個與之關聯的日期，便於掌握自己的成長以及專案的程序。
4.考慮獲得高階資料科學學位
一個人如果希望在未來的資料科學職業中大幅提升收入，一種快速的方法就是取得高階資料科學學位，目前有許多學校提供 資料科學專業 的工商管理碩士（MBA）學位。
收集相關學校和課程資訊，並將其列入候選名單，每週抽出一個晚上探索一所學校的課程。採用這種方法每月大約可以獲得20所學校的詳細資訊，並且獲取的資訊都比較詳細，收集得也不倉促。
MBA畢業生的平均工資 取決於所選擇的崗位的專注度和個人工作年限等因素。由於資料科學技能需求非常高，因此專注資料科學MBA可能會使求職者脫穎而出。
最近調查的統計資料顯示，國內外大多數行業對 資料科學人才的需求還有很大的缺口 。高等學位可以使一個人有足夠的能力投身於這個行業，並使他們能夠獲得高於平均水平的工資。
5.提高資料講故事能力
在資料集合中查詢有意義的資訊是資料科學家必備的技能，但該人員也必須是一位 出色的講故事者 ，能夠將分析資訊生動且清晰傳遞給別人。否則，企業的決策者將無法理解為什麼從資料中得出的特定結論是有價值的。如果只是自己明白資料所傳遞的資訊，而無法將資訊傳遞給聽眾的話，且沒有引起他們的注意，他們就不會根據資訊做出改變，影響公司的決斷。
在2019年裡，一個好的練習方法是將得到的資料科學結果傳達給沒有資料科學背景的朋友，並聽取他們的意見，進而做出調整與改變。
6.學習一些新的程式語言
資料科學家在其工作中會使用各種程式語言。每年積極學習一些新的程式語言，以獲得必要的知識，進而在未來的職業生涯中取得優異成績。
如果想要從事資料科學工作的人還不沒有掌握任何一門程式語言，那麼 2019年是擴充自己知識的重要時刻 。 Python是一種容易快速上手且流行的程式語言 ，在資料科學領域非常流行，可以從該語言學起，但如果是想從事金融或遊戲行業，可以從R語言開始。另外，也需要學習一些資料相關知識，比如SQL、Hadoop等工具。
但是當努力提高程式語言能力時，要注意一點，不要貪求瞭解其它許多程式語言，最好是能夠熟練掌握一兩種程式語言。
擁有正確的心態至關重要
除了上述這些目標之外，還要保持良好的心態。自學的道路是比較坎坷的，摸著石頭過河，即使遇到挫折，也應該保持自己的積極性。
此外，發展投身於資料科學工作的精神可以使未來的資料科學家為他們工作的公司提供更大的資本。
作者資訊
Kayla Matthews，資料科學家，作家
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本文由阿里云云棲社群組織翻譯。
文章原標題《6 Goals Every Wannabe Data Scientist Should Make for 2019》，譯者：海棠，審校：Uncle_LLD。
文章為簡譯，更為詳細的內容， 請檢視原文 。