在美国，数据科学家的资质是什么？
在美国，如何成为一名出色的数据科学家？
介绍
在今天的数据驱动世界中，公司已经意识到数据在吸引和满足受众方面的作用。这种认识导致了数据的积累，但是为了发挥其潜力，公司寻求专业人员和人类智慧来利用数据科学家通过使机器能够处理这些信息来发挥数据潜力。本文将指导您获得在美国成为数据科学家所需的资格。
为什么选择在美国成为数据科学家？
作为众多顶级技术公司的中心，去美国是许多候选人的梦想。随着高薪酬、有前途的职业机会和成为技能展示的正确场所，美国的数据科学家职业正在蓬勃发展。此外，当地居民人才的缺乏、不断增加的数据组织挑战以及多个行业不断增加的需求是吸引世界各国人才的主要原因之一。你的期望也飞速增长吗？立即开始并努力追求这个梦想。
美国数据科学家的教育资格
公司提供给候选人的数据科学家职位要求具备以下资格：
- 学士学位：它引导候选人了解核心概念并建立基础。计算机科学、统计学或数学等相关领域的学士学位更受青睐。
- 硕士学位：研究生阶段提供了更深入和概念性的知识理解，以及在实践方面的实践经验。公司更倾向于具有硕士学位的候选人担任高级职位。候选人还可以凭借这个资格进入研究和学术领域。
- 在线课程：这个选项更适合获得实际需求信息和职业转型。这些课程更加职业导向，比如Analytics Vidhya提供的专门面向有兴趣成为全球认可的数据科学家的候选人的“黑腰带+”课程。
美国数据科学家的技术技能
在技术知识方面，作为在美国的数据科学家，您必须掌握两个层次的技能：核心技术技能和专业技术技能。
数据科学家应具备的核心技术技能
1. 编程语言（Python、R、SQL）
这对于数据处理和模型开发至关重要。Python库如Pandas、NumPy和scikit-learn对于数据任务非常重要。R是一种专门用于数据分析和统计的语言，具有dplyr和ggplot2等包。SQL用于查询和数据库管理。
2. 数据处理和分析
在开始功能和建模之前，数据需要进行清理和预处理，以提高准确性。使用编程语言执行不同的功能，如特征工程、假设检验、模型验证、决策等。
3. 机器学习和统计建模
这对于构建预测模型和数据驱动的决策至关重要。掌握算法和框架的知识有助于完成与工作相关的日常任务。
4. 数据可视化和报告工具
通过可视化和报告工具与技术背景无关的观众进行有效沟通至关重要。熟悉并精通Matplotlib、Tableau、Power BI、Seaborn等工具是必要的。
数据科学家的专业技术技能
成功的数据科学家需要具备自然语言处理（NLP）、计算机视觉和深度学习等领域的专业技能。这些技能将使您具备处理数据科学的各种现实应用的技术能力。
NLP专注于人机交互，帮助计算机理解。NLTK、Transformers、spaCy等是主要要求。计算机视觉与对视觉信息的解释和理解有关，需要熟练掌握OpenCV、YOLO、PyTorch等技术。深度学习对于表示数据中复杂模式至关重要，需要有Keras的经验。
美国数据科学家所需的软技能
作为美国的数据科学家，以下是最重要的软技能：
- 分析思维和解决问题能力：面对新的和未知的挑战，需要专注的方法和应对能力。还包括在压力下提出独特的想法，及时、高效和准确地交付结果。
- 沟通和数据讲故事能力：保持听众的参与和注意力是演讲者的责任。技术和非技术受众都期望能够清晰地沟通和讲述故事。
- 合作与团队合作：随着跨学科目标在行业中成为常态，合作与团队合作不仅需要个人和专业素养，也需要对公司的发展有贡献。
- 商业眼光和领域知识：熟悉领域的重要方面可简化任务，并在决策时节省时间。
在美国成为数据科学家的其他要求
在取得教育资格和发展技能之后，你还需要做一些事情才能在美国成为一名成功的数据科学家。这包括获得相关的工作经验，创建包括你的技能和工作在内的完整作品集，并承诺不断更新自己的专业知识。
相关工作经验
学生可以选择在大学期间参加实习和合作项目。这表明他们渴望以实践的方式进行学习。入门级职位是学习更多知识并应用所学知识的最佳岗位。
在接触到真实核心问题后，理解自己的兴趣领域会变得容易。继续在所选领域获得专业化知识和经验，可以引导走向中级和高级数据科学家等职位。为了获得经验，可以在教授或前辈指导下进行个人项目，参加在线课程和认证，或参与开放源代码贡献等活动。
完整的作品集
创建作品集并展示工作非常重要。这表明了你学习和保持一致的意愿。还要展示对不同技能、库和框架的了解，并理解自己的兴趣领域。招聘人员可以根据完成的项目判断候选人是否适合该角色，并了解候选人的专业知识。
没有项目经验的候选人可以从谷歌搜索中获取大量想法和实际项目。通过不同的角度给予个人化的触碰，也可以展示自己的技能和能力，为公司带来价值。
持续学习和职业发展的承诺
软件和工具的新版本经常发布。此外，市场上也常常出现新技术。因此，与医学、工程、研究、法律等其他领域一样，持续学习对于数据科学家的职业发展非常重要。许多来源提供知识和实际示例，如在线课程、博客、竞赛、在线论坛与社区、高级专业化、导师等。
结论
数据科学是美国一个蓬勃发展的职业选择。本文列举和解释了在美国成为数据科学家所需的资格，帮助你熟悉。在决定职业选择后，制定进一步的计划。制定计划以获得数据科学资格，然后申请工作岗位。确保了解自己的优势、劣势和以往的领域知识，以在新的职业中充分发挥自己的潜力。
