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数据科学，是互联网时代催生的新兴行业。近几年，它也一直在大学热门专业榜居高不下，大家都认识到了这个行业的潜力。

真正想要进入这个行业，你可能产生会有这么几个疑问：

◼ 如何成为数据科学家？

◼ 成为数据科学家的路线图是什么？

◼ 我应该学习什么课程来学习数据科学？

那么，我们从头梳理关于数据科学那些你不了解的事。

# 什么是数据科学

简言之，数据科学是一个领域，本质上是利用数据来解决问题，并为公司和组织带来影响、价值和洞察力。

数据科学已被应用于广泛的学科和行业，涵盖教育、金融、医疗、地质、零售、旅游和电子竞技。数据科学的技术涉及数据收集、数据预处理、探索性数据分析、数据可视化、统计分析、机器学习、编程和软件工程的使用。

除了技术方面，还有各种软技能是数据科学家所需要的。

#为什么选择数据科学

有一个明确的目的和理由来解释你为什么要学习数据科学，可以帮助你更加欣赏数据科学。

✔ 为什么要学习数据科学？

要问自己最重要的问题很简单，就是你为什么要学习数据科学？通过回答这个问题，你会更好地理解你需要先专注于学习数据科学的哪个领域，因为这个领域很广阔，很容易迷失方向，陷入僵局。你要回答的一些问题包括：

◼ 你将进行探索性数据分析吗？

◼ 你会开发回归/分类/聚类模型吗？

◼ 你会开发一个聊天机器人吗？

◼ 你会开发一个推荐系统吗？

✔ 通过使用数据科学，可以为工作带来什么价值？

正如斯蒂芬·科维（Stephen Covey）在《高效能人士的7个习惯》中所说的那样："以终为始！"

因此，花点时间想想你希望通过数据科学达到的理想目的地。有了一个明确的目标，你会惊讶于你对实现这个目标的承诺。

#如何学习数据科学

学习数据科学的最佳方法是实践它。知识是无处不在的，学习的来源也有很多形态和形式。比如，你可以从书本、博客、视频、播客、有声读物、讲座、教学中学习，最重要的是通过实践来学习。

当你学习新的概念或技能时，你可以通过立即将新发现的知识应用到你的数据科学项目中来强化你所学的知识。通过不断地做数据科学，你会逐渐强化和磨练你刚刚学到的新概念和技能。而随着时间的推移，你就会掌握它们。

此外，为了进一步强化你对这些新概念或技能的理解，你还可以教其他人（比如写一篇教程博客，做一个视频教程，教给别人）。通过这样做，你可以利用上述3种学习方式，从而最大限度地发挥你的学习潜力。

值得一提的是，教别人会帮助你将新概念或技能具体化为自己的措辞，这样做有助于重新梳理思路，更好地理解它。

#数据科学如何打基础

实践很重要，但在实践之前，千万不要忘了学习数据科学的基础课程，毕竟数据分析、代码、编程等知识一般人还真不懂。那么，什么样的课程适合学习呢？

IBM 数据科学应用专项计划 是 IBM2016 年推出的数据科学专家证书的核心部分，完成该部分课程后可以获得 IBM 颁发的数字徽章和专业证书。据统计，完成该课程的人中，46%开启了新的职业生涯，19%的人升职加薪。

IBM 作为全球最为悠久的科技巨头之一，广泛涉足于从服务器、个人计算机、通信系统、网络安全、操作系统等多个领域，拥有全球排名第一的超级计算机，领先于微软和 SAP 获得《福布斯》排名榜 IT 企业全球排名第一。IBM 利用其业务咨询、技术和研发专业知识，帮助客户在地球实现更数字化互联时变得"更聪明"。因此，IBM的行业证书含金量极高，被全球重点企业和高等学府所认可。

IBM 数据科学工程师训练营，将采用封闭式营地学习模式，由浙大教授将带领学生们一同完成数据科学训练，让你在最快时间取得 IBM 数据科学应用专业证书！