如何从数据分析师过渡到数据科学家的角色？
今日份知识你摄入了么？
对于数据分析领域的许多专业人士来说，从数据分析师过渡到数据科学家可能是一个自然的下一步。作为一名数据分析师，你可能已经在统计学、编程和数据库管理方面有了强大的基础，但成为一名数据科学家需要对机器学习算法有更深入的了解，并有能力使用这些算法来解决复杂的问题。在这篇文章中，我们将探讨你可以采取哪些步骤从数据分析师过渡到数据科学家。
01. 夯实统计学基础
数据分析师和数据科学家之间的关键区别之一是该工作所需的数学和统计知识水平。作为一名数据分析师，你可能已经知道了很多关于这些主题的知识，但要成为一名数据科学家，你将需要学习更多关于高级数学概念和统计学的知识。课程内容包括线性代数、微积分、概率论和统计推断。
图片来自Unsplash，作者Joshua Mayo
你可以通过学习基础知识，经常练习，并在需要的时候寻求帮助，在数学和统计方面打下一个强大的基础。从理解该学科的基础知识开始，例如基本代数和微积分，并根据需要复习这些概念。通过解决问题来定期练习。最后，如果你有困难，不要害怕寻求帮助。寻找一些资源，如导师和在线论坛，以获得你理解材料所需的指导。通过正确的方法，你可以在数学和统计学方面打下坚实的基础。
2. 学习Python或R
数据科学家的另一个重要技能是熟练掌握数据科学中常用的编程语言，如Python和R。这些语言用于清理、操作和分析大型数据集，它们还提供了实现机器学习算法所需的工具和库。
要学习数据科学的编程语言，重要的是要从了解语言的基础知识开始。这包括学习语法、数据类型和基本的控制结构。一旦理解了基本原理，练习用你选择的语言编写代码和解决问题是很重要的。此外，探索你所选择的语言中的库和框架可以给你一个顺利的开端。
3. 了解机器学习算法
数据科学家的关键职责之一是使用机器学习算法来解决复杂的问题。这些算法允许计算机在没有明确编程的情况下从数据中学习，它们被用于广泛的应用，从预测客户行为到识别医疗诊断。
4. 建立一个项目组合
作为一名数据科学家，你需要通过一系列项目来展示你的技能和专业知识，这些项目展示了你使用机器学习算法解决复杂问题的能力。这个作品集可以包括你在教育或工作经历中完成的项目，也可以包括你自己完成的独立项目。
为了建立一个强大的投资组合，你应该专注于那些突出你使用机器学习算法解决现实世界问题的能力的项目。这可能包括涉及清理和操作大型数据集、开发预测模型或实现机器学习算法以解决复杂问题的项目。
5. 与其他数据科学家交流和联系
与其他数据科学家建立交流和联系可能是你从数据分析师过渡到数据科学家的重要步骤。通过交流，你可以了解该领域的最新发展，从经验丰富的数据科学家那里获得宝贵的见解。
结论
总之，对于数据分析领域的许多专业人士来说，从数据分析师过渡到数据科学家是自然的下一步。通过在数学和统计学方面打下强大的基础，学习数据科学的编程语言，了解机器学习算法，建立项目组合，并与其他数据科学家建立联系，你可以采取必要的步骤，从数据分析师过渡到数据科学家。这可以开辟新的机会和挑战，并在数据科学领域提供有价值的职业生涯。
Moez Ali是一位创新者和技术专家。一位由数据科学家转变为产品经理的人，致力于创造现代和尖端的数据产品，并在其周围发展充满活力的开源社区。
PyCaret（https://www.pycaret.org/）的创建者，发表了100多篇文章，引用了500多篇文章，发表了主题演讲，因在Python方面的开源贡献（https://www.github.com/pycaret/pycaret）而得到全球的认可。
原文作者：Moez Ali
翻译作者：马薏菲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://moez-62905.medium.com/how-to-transition-from-data-analyst-to-data-scientist-role-58aaecb9228a
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