您需要硕士学位才能成为数据科学家吗？

数据科学是一个热门话题。互联网上充斥着关于如何成为数据科学家以及是否需要学位才能成为数据科学家的激烈讨论。在本文中，我将尝试消除对这个问题的任何疑虑。请继续阅读！

从数据中创造商业价值的潜力吸引了许多人的注意。各行各业的组织都开始投资数据科学，以利用这一潜力。因此，数据科学最近人气大增。

伴随这种流行而来的是数据科学家的高需求。因此，许多来自不同行业的人都转向了数据行业。当然，这种转变不仅需要学习理论知识，还需要学习软件工具和软件包。

幸运的是，学习数据科学有很多选择。获得硕士学位是一种选择。但是，你不需要硕士学位就可以成为数据科学家。与获得硕士学位相比，网上有大量更实用的资源。

你的技能和知识比头衔更重要。在求职面试中，你会被问到一些测试你知识的问题。真正让你脱颖而出的是你的答案，而不是硕士学位。

请随意浏览 15 个数据科学职位的 Python 面试问题 并测试您的知识。如果您彻底回答问题，没有人会在意您的硕士学位。

在本文中，我将尝试解释为什么硕士学位不是成为数据科学家的最佳途径。我还将讨论一条更便宜、更有效的替代学习途径。

为什么不获得硕士学位？

首先，在攻读硕士学位课程时，你会与其他学生一起上课。每个学生的学习进度可能大不相同。为了解决这个问题，教师会根据每个学生的学习进度来安排教学进度。如果你学得很快或者已经掌握了一些基础知识，那么你很可能会在课堂上浪费时间。你甚至可能会感到无聊并失去一些动力。

硕士学位课程的另一个缺点是时间安排不灵活，因为你需要根据课程调整生活。例如，如果你已经有工作，安排课程可能会很困难。

相比之下，使用在线资源可以为您提供所需的灵活性。您可以按照自己的节奏和时间学习。在线资源提供最适合您偏好的定制计划。

其次，数据科学是一门极其广泛的学科。虽然基本原理相同，但处理和解决数据问题的方法因应用领域的不同而不同。例如，如果你想从事金融工作，你需要对时间序列分析有广泛的了解。如果你想做自然语言处理 (NLP)，你可能不想花时间学习时间序列分析。

在申请数据科学家职位和其他与数据相关的职位时，专注于某个子领域会让你的简历脱颖而出，让你在竞争中脱颖而出。硕士学位课程可能会从一般的角度教你数据科学。你仍然可以选修某个领域的一些课程，但它不会像自学那样灵活。

您可以轻松找到特定领域的在线资源。学习基础知识后，您可以花时间学习特定领域。由于在线资源丰富，您可以自由选择任何主题的课程。

最后但并非最不重要的一点是，数据科学硕士学位课程相当昂贵。当然，数据科学工作薪水很高。然而，并不是每个人都有财力承担正规学位课程的费用来改变职业。对于那些选择这样做以获得更高收入的人来说，情况尤其如此。在线资源比硕士学位课程便宜得多。

有哪些替代方案？

你不需要硕士学位就能成为数据科学家。话虽如此，你确实需要一个合适的、结构良好的替代方案。在线资源的数量几乎是无限的，如何有效和明智地利用它们取决于你。

首先让我们列出数据科学家应该具备的最关键技能：

• Python
• SQL
• 统计数据
• 数据清理和处理
• 数据可视化

您需要软件工具和软件包来进行数据科学。Python 是数据科学家最喜欢的编程语言，原因如下。它易于学习且语法易于理解。丰富的数据科学库选择也有助于 Python 的流行。

这个 Python 数据科学课程 是学习 Python 的绝佳资源。交互式仪表板让练习变得更容易，这是学习新编程语言的关键。

SQL 是数据科学家的另一项必备技能。它是一种用于管理存储在关系数据库中的数据的编程语言。由于大多数组织至少将一些数据存储在关系数据库中，因此拥有相当水平的 SQL 知识将使您脱颖而出，成为数据科学家候选人。

SQL 代表结构化查询语言。但是，它的功能远不止查询数据库。SQL 具有多种函数和语句，使其成为一种高效的数据分析和操作工具。

用于数据分析和操作的实用库， 例如​​ Pandas 和 NumPy。它们提供了多种函数和方法来加快和简化数据预处理任务。这里有一篇 文章 ，其中涉及一些很酷的 Pandas 和 Python 技巧。

与许多职业一样，讲故事对数据科学来说很重要。除非你能证明你的产品有多有效，否则它就毫无意义。对于许多人来说，仅仅看数字并不那么有吸引力，尤其是对于那些没有技术背景的人来说。你不仅需要能够解释你的模型、发现或结果，而且解释它们的方式应该简洁直观。

我认为讲故事是一项软技能，可以让人成为更好的数据科学家。讲故事的一个方面是你如何解释事物，另一个方面是你如何演示它们。数据可视化对于有影响力的演示至关重要。正如一句众所周知的谚语所说，一张图片胜过千言万语。

Python 生态系统中有许多数据可视化库，例如 Matplotlib、Seaborn 和 Altair。它们允许使用几行代码创建高度信息丰富的可视化效果。

正确有效地学习数据科学

拥有学位并不是成为数据科学家的主要要求。你的技能才是最重要的。如果你掌握了本文提到的技能，你获得数据科学家职位的机会将大大增加。我相信数据科学界对于数据科学学习内容的看法是一致的；如何学习完全取决于你自己。

我们很幸运拥有大量的在线资源。访问这些资源也相当容易。您可以随时随地使用它们。

硕士学位课程是学习数据科学的有效选择。但是，如上所述，它比使用在线资源要昂贵得多，并且没有灵活的时间表和环境。

尽管如此，必须强调的是，如果使用不当，大量的在线资源可能会变成一种劣势。您需要一个结构良好的计划才能充分利用它们。提供 了许多途径，可帮助您正确有效地学习 Python 和数据科学。快来看看吧！