怎样成为一个数据科学家 : 针对大学毕业生的指导

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Hadoop服务提供商Qubole ( http://www.qubole.com/)的CEO也针对评估做出了回应

。虽然具有所需的如数学、数据挖掘、统计学、概率论、SQL等坚实背景，数据科学家还是有很多路要走，最终要从象牙塔进入产业界来获得最重要的元素：有趣的数据。

“在产业界去获得这些技能是十分重要的”Apache Hive联合创造者Thusoo说“你有坚实的知识基础，但是为I了运用这些技能你需要获得数据。很多有趣的数据集是和现实产业紧紧绑在一起的。现在不再像20或30年前那样——绝大多数的数据都在研究机构”。

现在顶级的数据科学家去学校不再是研究成为一个数据科学家，而是为了学习成为一个计算机科学家、天体物理学家（就像Borne）、化学工程师、或者理论物理学家。随着世界的前进，这些艰涩的科学和数学技能被证明对于处理日益增长的数据是无价的、弥足珍贵的。

“围绕数据进行思考是第一要义”Thusoo说“现成的工具和编程语言之类的你能很容易学会使用。无论是Python实现的、Scale实现的、Java实现的还是其他语言实现的，随机森林算法就是随机森林算法。你需要理解的是在哪里使用适合的技术，而不是怎样用代码实现这些技术。”

南方卫理公会大学统计科学的副教授、数据科学硕士项目主任Dr. Monnie McGee说在大数据领域统计学也扮演着很重要的角色。

“统计和计算机科学都是很重要多的技能” 她说“然而作为一个统计学领域的个体，我偏向地认为在数据科学领域统计训练对于一个个体来说是相当重要的”。

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