准备好进入数据科学世界了吗？先问问自己这14个问题

数据行业被认为是增长最快、价值数十亿美元的行业之一。许多公司和组织正尝试充分利用已有数据，确定仍需捕获和存储哪些数据。与此同时，数据科学家仍然迫切需要了解数字，挖掘针对棘手业务问题的可能解决方案。最近一项研究表明，2020年大多数高科技工作需要数据科学技能。

数据科学领域确实有很多令人兴奋的机会。但在进入数据科学领域前，有必要看看以下问题，以评估数据科学是否真的适合你。

如果你对学习数据科学基础感兴趣，需要从某个地方开始。不要被数据科学家招聘广告中提到的荒谬编程语言清单所吓住。虽然学习尽可能多的数据科学工具很重要，但笔者建议从一种或两种编程语言入手。

当你打下扎实基础之后，就可以挑战自己，学习能够增强技能的不同编程语言、平台或高效工具。笔者认为，Python和R两种编程语言在数据科学运用中仍位居前列。我建议从Python开始，因为越来越多的学术训练项目和行业将Python用作数据科学的默认语言。

如果你有扎实的分析学科背景知识，如物理、数学、工程、计算机科学、经济学或统计学，基本上可以自学数据科学的基础知识。你可以从edX、Coursera或DataCamp等平台上学习免费的在线课程。

6到12个月内可达到初级水平，7 -18个月内可达到中级水平，18- 48个月内可达到高级水平。达到一定水平所需的时间取决于教育背景以及愿意在数据科学研究上投入的时间。通常，具有分析学科背景的人，如物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学，需要的时间比不具有数据科学背景的人要少。

（编辑：沧州站长网）

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