如果你具备数据科学所需的技术和软技能，在就业市场，你会是有吸引力的求职者。对于希望提高技能以谋求数据科学家职位的求职者来说，现在有很多技能提升资源可供选择。

数据科学家基于数据设计实验和构建模型。美国劳工统计局预计，从2023年到2033年，数据科学家的就业率将增长36%，这比所有职业的平均增长率要快得多。此外，在未来十年中，美国劳工局预测平均每年约有20,800个数据科学家职位空缺。推动这种需求的是，企业需要数据驱动决策以及挖掘和分析大量信息的能力。

在竞争日益激烈的就业市场中，对于希望进入数据科学领域的人，必须知道如何让自己从其他候选者中脱颖而出，毕竟很多人都希望在该领域谋求职位。了解哪些职位使用哪些数据科学技能，这将帮助你确定最适合你需求的学习路线，同时，设计高质量的作品集来获得你想要的职位。本文将概述数据科学家所需要的不同技能，以及这些技能可能带来的角色类型。其中还包括一些提高数据科学经验的技巧。

成为数据科学家所需的技能类型

数据科学之旅从学习必要的技能和积累知识开始。学校学习专业知识打下基础，并应用你所学到的知识来打造工作履历，以让潜在雇主留下深刻印象。

全面的数据科学家必须培养四种不同类型的技术技能才能有效地履行职责：

• 分析技能，以解释数据分析结果。
• 计算机技能，可编写代码，熟悉各种编程语言和开发算法。
• 数学和逻辑技能，熟悉多种统计模型，以收集、整理和分析数据。
• 解决问题技能，以解决设计算法时可能出现的问题和数据分析过程中可能出现的错误。

除掌握这些技术技能外，数据科学家还需要培养他们的软技能，例如沟通能力。他们必须以易于理解的语言和易于查看的可视化内容，与同事分享他们从数据分析中收集到的见解，这些同事可能缺乏相同水平的技术知识和技能。

最好的数据科学家致力于与他人沟通他们的发现，创建有效的数据可视化，并为不同的受众进行演讲。决策者必须了解这些见解，才能采取有效的行动。

掌握正确的技能以谋求合适的职位

数据科学技能带来各种职业可能性，不只是数据科学职位。为了谋求不同职位，并展现出色工作能力，你需要培养基础的技术数据科学技能。

所列的每项技术技能都可能带来相关职业机会。这些列表并非详尽无遗，但展现数据科学技能可以实现的垂直和横向职业发展的机会。

编程和编码

Python是数据科学中使用最广泛的编程语言。它是一种通用的高级语言，无论你的技能水平如何，都可以通过各种免费和付费资源来开始学习。从Python开始是培养编码技能的好方法。在学习Python后，你可以转到其他编程和查询语言，例如R、SQL、Java、C/C++、SAS等。其中比较突出的是用于统计分析的R和SQL，一种特殊用途的编程语言，可以轻松管理数据库中的数据。

寻找以编程和编码为重点的角色：

• 数据架构师，负责构建数据平台、数据库系统和分析工具。
• 数据库管理员和开发人员，负责维护、整理和备份数据库环境。
• 数据工程师，专注于数据管道，并提高交付效率。你可能会看到I级、II级和III级数据工程师角色，这些角色的区别在于资历。BI工程师或开发人员是专注于BI任务的类似头衔。
• 数据运营工程师，负责设计、完善和维护整个组织的数据管道和数据流，以提高数据可用性。

统计学和数学

学习统计有助于你了解如何使用方程和统计模型来分析数据，并解释复杂多样的数据集。这是提取见解、做出准确预测和得出知情结论的关键技能。如果你是学生，请注册统计、微积分、代数和概率课程，以打下坚实的数学基础。你还可以在线学习个别课程，深入探讨概率论、统计分析、计算机科学和云计算等概念。

寻找以统计和数学为重点的角色：

• 应用科学家，专注于数据分析，以发现现实世界问题的实用解决方案，通常在医疗保健或工程等行业工作。
• 统计学家，使用统计技术和逻辑来操纵数据，并为更广泛的组织得出可操作的见解。

数据准备、操作和分析

数据准备和挖掘是必不可少的数据科学技能。你必须知道如何获取、整理和清理数据。质量数据是操作和分析的关键，包括模型部署和探索性数据分析。熟悉大数据，学习更高级的数据工程技术，以扩展你的技能组合。

寻求数据准备、操作和分析为重点的角色：

• 数据科学家，提供、清理、整理和分析数据，以提供业务见解。该职位通常有初级头衔，例如助理数据科学家，以及高级头衔。
• 数据分析师，专注于分析数据并为商业用户准备报告。与数据科学家相比，这是不那么技术性的角色。它有时会作为在商业分析师。
• 数据策略师，制定与业务目标一致的高级数据策略，并培养数据驱动的文化。
• 数据产品经理，开发以数据为中心的产品并管理其生命周期，为整个组织的数据用户提供服务。

数据可视化

作为数据专家，你必须查看你的发现并快速理解它们，然后将见解提炼成其他业务可以理解的形式。为了传达你的见解，你需要创建数据可视化。考虑参加相关课程，学习如何使用数据讲述故事，或在线阅读最佳实践，并练习使用数据可视化工具进行可视化。

寻求数据可视化为重点的角色：

• 数据可视化专家，使用和设计数字工具，向商业用户展示复杂的数据。
• 数据翻译人员，弥合数据科学家和商业领导之间的差距。他们专门向非技术受众传达和提炼见解。

人工智能和机器学习

人工智能以多种方式简化数据科学。充分发挥人工智能的潜力需要了解技术的基础知识。这也是需要持续学习的领域，因为它正在迅速发展。要了解的关键概念包括线性回归、决策树、聚类技术、机器学习（ML）、深度学习、算法编写、预测模型、神经网络和自然语言处理（NLP）。了解人工智能和机器学习的细微差别可以帮助你提高提取见解、检测模式和做出准确预测的能力。

寻找以人工智能和机器学习为重点的角色：

• AI/ML/NLP专家，这是是数据科学的利基职位。他们是工程师和研究科学家，专注于磨练自己的专业领域，并使用尖端技术来增强组织内的数据使用。
• 数据隐私/人工智能道德官员，专注于遵守数据隐私法规，并驾驭与数据使用相关的道德不确定性。

数据科学领导机会

寻找领导职位的数据科学家不仅必须具备上述技能的坚实基础，还必须具备沟通、解决问题、决策、情商和授权等关键软技能。

数据科学领导角色包括：

• 首席数据官，这是数据组织的领导者。他们专注于坚持数据治理，设计数据战略，并使用数据来实现业务目标。其他高管级别的职位包括董事、副总裁和高级数据副总裁。
• 数据科学经理，负责监管数据科学部门的直接下属，并帮助培养他们的技能发展和成长。
• 数据科学团队领导，管理多个直接下属，他们可能有自己的直接下属。他们还部署新举措，平衡工作量，并确定任务的优先次序，以满足整个部门的最后期限。

如何成为一名数据科学家

学校学习是掌握你可能缺乏的技能的主要途径之一。如果缺乏时间或金钱，你可以尝试传统学位的替代方案。以下是进入数据科学领域的一些方法。

获得学位

根据美国劳工局的说法，数据科学家通常至少需要学士学位。数据科学家最相关的研究领域是数学、统计学、计算机科学、商业和工程。如果你没有这些领域的学位，雇主可以接受行业相关经验或其他类型的相关教育，例如认证。

对于高级职位，通常需要硕士或博士学位，但不是强制性。但如果你有相关学位，可有助于展示你的数据科学专业知识，并让你脱颖而出。考虑让组织内的领导参与进来，看看他们是否能资助你的继续教育，并减轻部分财务负担。

获得认证

除学位外，你还可以参加训练营、课程和认证来学习数据科学技能。根据你的需求，每种方式的价值有所不同。

有抱负的数据科学家可以获得入门级和基础认证，但通常针对特定技能、专业或技术。例如， Amazon Web Services 提供AWS认证，帮助数据工程师熟悉其云平台或深入研究机器学习等尖端技术。其他大型平台（例如Microsoft Azure和Google Cloud）也提供类似的认证。

认证可以增强你对特定平台的基本知识，如果你的组织使用该平台，这很有帮助。如果你是数据科学的新手，在针对特定平台之前，请考虑学习更通用的课程。

你也可以参加个别课程来复习或学习某些技能，而无需承诺学位的全部课程量。在线课程有免费或付费选项，但有些课程可能还有其他先决条件。例如，DataCamp为数据科学的个人提供全面的课程库，从基础到更高级的技能。

数据科学训练营在一定程度上提供类似的教育，但时间线更紧凑、更密集。课程通常需要几周时间，而不是几个月或几年才能完成。这种方法通常更适合转换职业或希望以加速的速度获得技能的人。新学习者可能会发现，传统的学位体验以更合适的速度提供更全面的教育。

无论你选择哪条路，都要考虑你的实际情况和需求。问问自己什么对你的职业生涯最有意义，寻找有信誉的机构提供的项目，并确保你会得到有形的好处，例如实践指导或建立你的简历或作品集的实践项目。最后需要记住的因素是成本，学位和训练营可能花费数千美元。

建立作品集

在数据科学领域，数据决定一切。潜在雇主希望看到你如何思考和解决问题，以及你如何传达发现。展示你的技能和过去成功经验的最好方法是，建立易于分享和查看的作品集。

强大的作品集应该包含解决现实世界场景并提供实用见解的项目。它不需要包含你参与的每个项目。最佳做法建议突出显示最相关的项目，并包括各种示例，以展示一系列技能。雇主通常希望看到关注业务成果，因此你应该展示项目的有形成果。

如果你之前在该领域没有任何经验，作品集至关重要。它应该包括学校或训练营的任何项目。如果你有其他职位的经验，请包括展示你如何使用数据做出决策的项目。

你可以在GitHub等网站上创建数据科学作品集，该网站托管作品集的公共存储库，或者你可以创建个人网站。还有将作品集直接链接到你的简历上，以便招聘经理可以轻松调出它，特别是在面试期间。确保你清楚地整理项目，包括文件描述、代码示例、数据可视化和结果。条理清晰的作品集可以有效展示你是如何沟通成功任务价值。

参与社区

数据科学是快速发展的领域。你应该利用数据科学社区，掌握新技术和最佳做法。跟随在线分享经验的思想领袖，熟悉专业人士正在讨论的趋势和主题。你可以通过在社交媒体网站或网站上的博客帖子中发布自己的想法，让其他用户参与在线空间。

LinkedIn简化人际网络。确保与你在训练营、学校、会议、社交活动和工作中遇到的其他有抱负的数据科学家建立联系，特别是如果你在实习期间建立良好的联系。你应该辨别你应该与谁联系——最好的人际网络是基于你信任的人。

建立联系是了解新机会的最有效方法之一。你永远不知道谁可能会在领英上发布职位空缺，让你有机会在其他申请人之前踏入大门。当人们见证你的职业道德并信任你的结果时，你会加强你的人际网络及其价值。最终，当机会出现时，你可以通过发布你的企业的职位空缺，以回报其他有抱负的数据科学家。

积极在线和建立人际关系不仅仅是促进自己的职业生涯，而是向他人学习，分享知识，并培养更强大的数据科学行业。社区参与可以为你赢得认可和尊重。

寻找实习机会

没有什么比现实世界的经验更吸引人。你越能更好地定义你的经验，并展示你为企业带来的价值，你就越能吸引招聘经理的注意力。如果你是学生，可以考虑在该领域寻找实习机会。

像LinkedIn和Indeed这样的招聘网站是很好的起点。对于学生来说， Handshake是一种有用的资源——它直接与大学合作，将学生与全球最大公司的相关实习机会配对。对于那些有工作经验的人，可寻找入门级工作或兼职职位。

学生还可以通过参与顶点项目和奖学金来获得相关的专业经验，因此请务必询问你的大学是否有任何机会。

即使你的经验并非完全专注于数据科学，你也可以展示你如何在工作中或学校应用相关技能。将技能与其他活动联系起来，可显示你对数据科学家角色和职责的理解。