如何成为数据科学家？这有一条完整的学习路线和方法！

0x00 前言

数据科学家，一个被评为21世纪最“性感”的职业，近些年一直备受推崇。

从事数据科学家的工作，不仅意味着你将能够在工作中实践前沿的技术去解决业务问题，同时意味着丰厚的薪水。这两者都能给你带来巨大的成就感。

那么，问题来了，该如何成为一名数据科学家呢？

本文将提供如下三方面的思路和方法：

1. 一个完善的学习路线
2. 一种能够督促你学习的机制
3. 数据科学领域一线工作者的技术和经验分享

0x01 学习路线

数据科学家是一个要求综合实力很强的职位。它和数据开发、数据仓库、数据分析、数据挖掘等岗位很大的一个不同就在于它要求任职者：

1. 对整个数据链条都有一定的了解和造诣
2. 懂业务，能用数据为业务赋能
3. 综合素质强，能沟通，能汇报，能管理项目

而这些素质在其它岗位中并没有过多的要求，或者很少需要三者兼备。

这三点的第一点，就是我们要核心掌握的内容，有此技能为基础，再结合业务和综合素质，你将成为一名优秀的数据科学家。

那么，如何去掌握整个数据的链条呢，可以参考下图：

将数据科学家的内容做了一个大致的拆分后，就是如上的内容了。

不用怕，首先，成为数据科学家并不是让你必须掌握这么多内容，大家做到一精多通即可。就是说，你有一个领域很擅长，其余领域做了解即可。

比如你是一名数据开发，你要对数据平台的能力有很深的掌握，这是立身之本。在此基础上，你还要懂数据仓库、数据分析甚至是数据产品的内容，这并不是说要去和他们比拼实力，而是说你要成为数据开发中最懂其它领域的人，这样才是你的竞争力。

0x02 如何学习

关于如何学习，仁者见仁，智者见智，每个人都有自己的学习方法，这里我分享两个自己的学习方法：

1. 费曼学习法，简单一点理解就是：站在给别人讲课的角度去学习。
2. 木东学习法，直观的解释就是：组成学习小组，大家一起学。（木东学习法，此处为杜撰）

那么，将两种方法结合起来，就是我们的学习小组了。截止目前，我们已经组织了6次数据科学兴趣学习小组。

注意，这些学习小组都不是以盈利为目的的培训班，是组织大家一起成长的学习小组。

这些学习小组都是以带着大家学习为出发点，组织大家一起学习、总结和成长，后续会逐步组织：深度学习、Python、Sql、项目管理等一系列的小组，也欢迎大家关注和参加。

1. 【数据科学家学习小组】论文阅读（第一期）：https://github.com/dantezhao/paper-notes
2. 【数据科学家学习小组】统计学（第一期）：https://mp.weixin.qq.com/s/f3pBK9uK-S7lX7IvdDx63A
3. 【数据科学家学习小组】统计学（第二期）：https://mp.weixin.qq.com/s/ZiEvx2Va_sHT-dlDBSSw8A
4. 【数据科学家学习小组】机器学习（第一期）：https://mp.weixin.qq.com/s/G52a4j0lX4ncJYQXMgiJ4A
5. 【数据科学家学习小组】数据可视化（第一期）：https://mp.weixin.qq.com/s/Dqa822NIf_WK_EqSz7nClA
6. 【数据科学家学习小组】数据埋点（第一期）：https://mp.weixin.qq.com/s/zFFb3kYDYW5a7PJQwkwz-A

0x03 精彩内容分享

在我们的学习小组基础上，很多一起学习的小伙伴们逐渐进入了各个大厂（BAT、TMD以及各个互联网以及传统行业中）。大家也有了更多了经验分享给大家：

1. 《七天数据埋点之旅》
2. 《七天数据可视化之旅》
3. 《数据仓库系列》
4. 《特征工程系列》
5. 《数据挖掘面试题系列》
6. 《AI算法工程师系列》
7. 《大厂的面试系列》
8. 《数据团队思考系列》
9. 《思考感悟系列》
10. ......

因此，我们组成了一个数据科学家联盟，大家在一起组织更多的学习小组，同时分享更多的精彩内容。