问对于没有编程背景的数据科学初学者，是否有一个全面的学习计划？

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简短回答：

练习。你已经看到了这是数学和编程，所以开始练习你的数学和你的编程，最终你会在那里。

长答案：

数据科学发生在数学和编程的交汇处。

很多人从一些紧张的数学(生物技术，物理，工程，或者如果你是幸运的统计)开始，因此必须从零开始学习编程。

很多人都是从一个专业的开发人员开始，然后学习数学。

但就像你说的你都不知道。所以检查一下你的动机。你真的想成为一名数据科学家，还是只是被围绕着它的嗡嗡声所吸引？你真的必须热爱它才能忍受巨大的学习曲线。如果你喜欢它，弄清楚你为什么现在才开始。

好的。还在船上吗？如果是这样的话，在我看来你真的有三条路。

1. 您可以跟随一些mooc或系列教程，为您提供一些基础项目。这是个开始。
2. 你可以先试着成为一名分析师。可能是一条更短的路。最好的情况下，分析师可以直接转变为数据科学家。最坏的情况是，你无法实现你的梦想。如果你走这条路的目的是最终成为一名数据科学家，要警惕你所使用的工具。高度自动化的分析工具使您无法了解这些工具的功能。如果这些工具没有任何统计数据或机器学习，那么你就会陷入困境。
3. 艰难的道路。如果你是认真的，那就知道你需要学习重叠的语言--数学和编程。问问周围，做你的研究。找出哪种编程语言在你最喜欢的领域中最有效。“我真的想成为一名数据科学家吗？”应该包括作为数据科学家想要做的事情的类型。从你的答案中，拿出一些实际项目的例子。在这些项目中，选择最简单的，然后学习它背后的数学。比如金融方面的东西？也许对一些公开的金融数据进行简单的时间序列预测。比如市场营销？也许从查A/B测试开始吧。是的，这一次可能也包括做第一件事，但是在你为什么要这样做的时候，还有一层非常重要的额外的真诚。数据科学家的很多工作就是能够回答一个没人问过的问题，并想出如何应用你的工具来解决这个问题。许多moocs抢夺了你在试图解决问题之前的最必要的第一层框架。