資料科學
是指使用科學方法、流程、演算法和不同系統從結構化和非結構化資料中提取知識和見解的領域。整個過程涉及提取、處理和分析數據，以獲得用於不同目的的見解。
資料科學生命週期
這是指資料科學專案從最初開始、資料收集、分析和解釋到傳達結果和見解通常經歷的各個階段。
數據科學專案通常遵循相似的生命週期，儘管它們來自不同行業，因此具有獨特性。
過程涉及：
在本文中，我將解釋如何在資料科學領域建立成功的職業生涯。
教育小撇步
數據科學有多種專業，主要有統計學、資訊科技、數學或數據科學。繼續學習程式語言、資料庫架構，並將 SQL/MySQL 新增到「資料科學待辦事項清單」中。現在是時候透過在大學社區內尋找聯繫來開始建立專業網絡，尋找實習機會來開啟您的職業生涯。
技能
在資料科學中，技能分為：
1.技術技能：最常見的數據科學技術技能包括統計學、數據視覺化、機器學習、統計分析和計算、數學和程式設計。
2.非技術技能
這些指的是個人和人際溝通能力。它們包括：
i) 溝通：為了成功獲得數據科學的工作經驗，雇主希望您與團隊成員和客戶溝通您的資料擷取和分析。
ii) 解決問題：有抱負的資料科學家需要這項技能來展現他們強大的商業頭腦。他們透過解決問題來解決阻礙團隊或組織成長的挑戰和潛在問題。
找工作
在數據科學領域，獲得第一份工作並不是一件容易的事。如果您不知道從哪裡開始，在資料科學領域找到工作可能會令人困惑。很多人尋求指導。一些 IT 工作提供實習生職位，使個人能夠獲得工作經驗。數據科學領域不是其中之一。對於同時處理多個業務問題的資料科學團隊來說，有一個通用的精實方法。對於資料科學家來說，從第一天起就通常期望獨立。
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