TL; DR是有关数据科学以及如何进入和发展该行业的问题/答案的帖子。在本文中，我将分析基本原理和常见问题解答，并准备回答您的特定问题-在评论中（或以个人形式）写一些内容，我将在几天内尝试回答所有问题。随着“撒旦教徒的日期”注释周期的到来，有关如何开始和在何处挖掘的问题出现了许多消息和评论，今天，我们将分析出版物发行后出现的基本技能和问题。
这里提到的所有内容均不要求任何最终真理，而是作者的主观意见。我们将介绍在此过程中最重要的主要事情。
为什么需要这个
为了使目标更好地实现，使其至少看起来有些具体-您想成为Facebook / Apple / Amazon / Netflix / Google的DS或研究科学家-直接了解职位的要求，语言和必要技能。招聘流程是什么？您在这个角色中如何度过典型的一天？在那里工作的人的平均身材是什么样的？
通常情况是，一个人并不真正了解自己到底想要什么，并且不清楚如何为这个模糊的图像做准备-因此，至少要对您到底想要什么做一个粗略的计划是值得的。
缩小当前的目标视图即使游戏过程中发生变化，并且在游戏中更改计划通常是正常的，但您还是应该在目标面前集中精力，定期进行评估和重新思考。
是否仍然相关
等到你成长为一个职位。
想象一下，在您需要获得博士学位之前，您需要在该行业工作2-3年，并且通常在修道院打坐时会被剪掉-数据科学是否会遇到曾经与经济学家和律师一样的情况？一切都会在您想做的领域发生变化而无法识别的事情。
每个人现在都有很大的机会赶到那里吗，当有很多人试图进入该行业时，我们会看到一幅图画-刚开始时职位很少。
选择一条路径时可能值得考虑当前的趋势，不仅是劳动力市场的当前状态，而且还包括您对它的变化方式和位置的想法。
例如，作者并不打算去撒旦教徒约会，但是在博士期间，他看到了一些辅助项目，这些项目在技能方面引起了DS的强烈共鸣，并且从研究生院毕业后自然就搬到了星期三，看到了一个好的位置。
如果在演出的过程中发现有必要去别的地方-因为现在有动作，所有最有趣的动作都在发生，那么，我们自然就会去那里。
技能分解
这些是有条件的技能类别，我认为这是DS中全面有效工作的关键。另外，我将重点介绍英语-学习您在CS中所做的任何事情。接下来将是关键类别。
编程/脚本
您绝对应该熟悉哪些语言？蟒蛇？ Java的？ Shell脚本？ ？ SQL？ C ++？
您究竟需要做些什么，以及为什么要进行编程-在这里，职位范围有很大不同。
例如，我经常不得不实现复杂的逻辑，查询，模型，分析并通常开发解释型系统，但是除了最通用，最合理的代码之外，几乎没有对代码速度的要求。
因此，我的技能与那些编写Tensorflow库并正在考虑优化代码以有效利用l1缓存等的人完全不同，因此请查看您真正需要什么并评估正确的学习途径。
例如，对于python，人们已经在制作语言学习地图。
当然，对于您的需求，已经有了经验丰富的建议，并且有很好的消息来源-您需要确定一个列表并开始进行工作。
了解业务流程
没有它，无处不在：您需要了解在此过程中为什么需要您，您在做什么以及为什么。通常，这可以为您节省大量时间，最大化您的利益，而不会浪费时间和废话的资源。
我通常会问以下问题：
- 我在公司里到底在做什么？
- 做什么的？
- 谁将使用它，如何使用？
- 我有什么选择？
- 参数的限制是什么？
这里，有关参数的更多信息：如果您知道可以牺牲一些东西，通常可以极大地改变工作场景：例如，可解释性，反之亦然，百分之二的人不会在这里起作用，我们有一个非常快速的解决方案，客户需要它，因为他支付管道在AWS上运行的时间。
数学
在这里，您可以思考，并且您自己可以理解所有内容-在没有基本数学知识的情况下，您只不过是带有手榴弹的小猴子（宽恕随机森林）-因此您至少需要了解基本知识。如果我要列出最少的清单，那么它将包括：
- 线性代数-大量资源易于Google搜索，寻找最适合您的资源；
- 数学分析-（至少在前两个学期中）；
- 概率理论在机器学习中无处不在。
- 组合学-它实际上是对定理的补充；
- 图论-至少BASIC；
- 算法-至少前两个学期的学习量（请参阅科曼的建议）；
- Matlogic-至少基本。
实用的数据分析和可视化
最重要的事情之一是，不要害怕弄脏数据，并对数据集，项目进行全面分析，并快速显示数据。
像其他所有数据转换一样，探索性的数据分析应该变得自然而然，并且能够从unix tuzles抛出简单的管道（请参阅先前的文章）或编写易于理解的便携式计算机。
我将分别提到可视化：一次查看比听到一百次更好。
向经理显示图形比一组数字更容易和易于理解，因此matplotlib，seaborn和ggplot2是您的朋友。
软技能
与他人交流您的想法以及结果和关注点等同样重要-确保您能够从技术和业务角度明确陈述任务。
您可以向同事，经理，老板，客户以及所有需要发生的事情，需要处理的数据以及获得的结果的所有人进行解释。
没有您，您的图表和文档应该可读。也就是说，您无需去了解那里写的内容。
您可以进行清晰的演示，以传达信息和/或记录您的项目/工作。
您可以以理性而毫无感情的方式表达自己的立场，说“是/否”，或者对“决定”表示质疑/支持。
训练
您可以在许多不同的地方学习所有这些内容。我会给您一个简短的列表-我已经尝试了所有方法，并且说实话，每个项目都有其优点和缺点。尝试确定最适合您的方法，但我强烈建议您尝试几种选择，不要挂在一个上。
- 在线课程：Coursera，udacity，Edx等；
- 新学校：在线和离线-SkillFactory，SHAD，MADE；
- 古典学校：大学硕士课程和进修课程；
- 项目-您只需选择您感兴趣的任务，然后将它们上传到github即可进行剪切；
- 实习-很难提出建议，您必须寻找可用的东西并找到合适的选择。
有必要吗？
最后，也许我会补充我尝试遵循的三个个人原则。
- 应该很有趣；
- 带来内在的愉悦（至少不造成痛苦）；
- « ».
为什么是他们呢？很难想象您每天都会做某事，并且您会不喜欢它或不感兴趣。想象一下，您是一名医生，讨厌与人交流-当然，这可以以某种方式起作用，但是对于想要问您一些问题的患者流量，您将一直感到不舒服。从长远来看，这是行不通的。
为什么我还要特别提及内在的愉悦感？在我看来，这对于进一步发展以及从原则上来说是学习过程所必需的。当我设法完成一些复杂的功能并建立模型或计算重要参数时，我真的很喜欢它。当我的代码在美学上令人愉悦并且编写得很好时，我感到很高兴。因此，学习新事物很有趣，不需要直接的任何动机。
“做自己的”是您想要做到的那种感觉。我有一个小故事。从小就喜欢摇滚音乐（和金属-SALMON！），还有多少人想学习演奏，仅此而已。事实证明，我没有听力，也没有声音-根本没有打扰我（我必须说，这并不会打扰很多表演者在舞台上），而且作为一个小学生，我有一把吉他……而且很明显，我真的不喜欢坐几个小时并播放。事情一直很艰难，在我看来一直都在散发出某种垃圾-我一点也没有得到任何乐趣，只能感到糟糕，愚蠢和完全无能为力。我从字面上强迫自己坐在棍子下坐下来上课，总的来说这不在马的草料中。
同时，我可以冷静地坐几个小时来开发某种玩具，借助脚本在闪光灯（或其他东西）上制作动画，并且我非常有动力去完成游戏中的元素或处理运动机制和/或连接第三方库，插件和其他所有内容。
在某个时候，我意识到弹吉他不是我的，实际上，我喜欢听而不是弹吉他。当我编写游戏和代码（当时听各种金属）时，我的眼睛着火了，那是我当时喜欢的，我应该一直这样做。
你还有问题吗？
当然，我们无法讨论所有主题和问题，因此请以个人名义写您的评论-我总是很高兴提出问题。
