nick bostrom（譯者注：nick bostrom是牛津大學哲學系的教授，是人類未來研究院的創始人和主任。他的新書《 superintelligence》(超級智慧型) 在出版後，包括伊隆·馬斯克、史蒂芬·霍金以及比爾·蓋茨等傑出的科技人士紛紛對其表示了支援，另外google也成立倫理委員會來監督ai技術的發展）曾經說過：機器學習是人類最後的發明。我是一名剛剛進入資料科學這個「未來科技」行業的新手，我有一大堆的問題。我應該學習哪些工具和語言？我應該關注哪些新技術？在你從事這個行業的過程中，你通常會遇到這些問題，甚至更多相關的問題。
faizan shaikh寫的這篇文章為所有的資料科學家開創資料科學事業鋪平了道路。只要按照這八個小貼士來做，你就能讓自己的職業生涯有乙個良好的開端。
下面讓我們開始吧！
在資料科學行業中有很多不同的角色，包括資料視覺化專家、機器學習專家、資料科學家和資料工程師等等。根據自己的背景和相關工作經驗，你可以在這些資料科學行業中的重要職位中選擇與你相關的職位。
但是，如果你不清楚這些職位之間的區別或者你不確定自己應該怎麼做？那麼我建議：
弄清楚你自己想要什麼、擅長什麼，並選擇適合於你自己的角色。
對於資料科學家、資料工程師和統計學家這些角色的詳細描述， 在analytics vidhya部落格上有乙個詳細的介紹，我相信這會幫助你做出相關的決定。
現在你已經定下了乙個角色，下一步就是專注於理解這個角色。行業中對資料科學家的需求非常龐大，所以有非常多的課程和研究在那裡等著你，你可以學到任何你想學的東西！ 找到要學習的資料並不難，但如果不努力，很難學會。
你可以選擇免費的mooc（譯者注：massive open online courses，大型開放式網路課程），或加入認證計畫。
當你學習一門課程的時候，要積極主動地去學習。順著課程、作業和課程中的討論一步一步進行。
這裡有一些不錯的網路課程：
正如我之前提到過的，理解你所追求的方向非常重要。此時，你要面對的乙個難題是：我應該選擇哪種語言和工具？
哪乙個是最好的選擇？在網際網路上有很多有關這個問題的教程和討論。本人的想法是，你應該從最簡單的語言或最熟悉的語言開始。如果你不熟悉編碼，那麼應該使用基於gui的工具。在你掌握了這些概念之後，你就可以開始動手編碼了。
現在你已經知道自己想要選擇哪個角色，並且已經準備好了，下一件重要的事情就是加入乙個興趣組。為什麼這很重要？因為乙個興趣組能激發你的動力，讓你與時俱進。
乙個好的興趣組有著一群能與你互動的人，與你分享共同目標的人，與你分享鼓舞人心的故事的人。
這裡有一些不錯的興趣組：
analytics vidhya
stackexchange
在參加課程學習和培訓的同時，你應該關注一下與你當前正在學習的知識相關的實際應用。這不僅可以幫助你理解相關的概念，還可以讓你更深入地了解它是如何在現實中得到應用的。
在參加課程時，你應該做到以下這幾點：
永遠不要停止學習，你必須掌握你能找到的每乙個知識點。最有用的資訊常常**於知名資料科學家的部落格。這些資料科學家在社群中非常活躍，並會隨著行業的發展不斷更新他們的追隨者。
請每天閱讀資料科學方面的文章，使之養成乙個習慣，以了解最近發生的事情以及如何解決現實問題。
這裡是乙個資料科學家的名單，你可以看一下。這裡還有幾個時事通訊：
wildml
紐約大學
kdnuggets新聞
人們通常認為，只要自己在技術上很優秀，就一定能通過面試。這實際上並不一定。面試官在聽完你的介紹後說了聲「謝謝」，也許就是拒絕了你。
請試著提高你在資料科學方面的溝通技巧，並提前準備好面試問題。與朋友溝通時，也請注意相關的技巧。
當你從事這個行業工作時，溝通技巧甚至更為重要。為了有效地與同事分享你的想法，或者在會議中證明你的觀點，你應該知道如何高效地進行交流。
一開始，你應該把自己的重點放在學習上。如果在最開始的時候就做太多的事情，那麼最終可能會讓你放棄這一切。
漸漸地，一旦對這個領域有了一定的理解，你就可以去參加一些行業活動和會議，甚至是黑客馬拉松。你永遠不知道誰會幫助到你！
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文章為簡譯，更為詳細的內容請檢視原文。
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