導讀：世界變化很快，各行各業在大環境的變化也發生著非常大的改動。傳統的行業比如會計師、審計師、同聲翻譯、點餐員等許多職業逐漸被機器所替代。根據相關報道，未來top10的行業都與數據有關，比如數據分析科學家、AI專家等。最近一則新聞——校招薪資超80萬讓一些工作數年的員工羨慕不已，該類職業大多都與數據相關。因此，很多相關行業的人都在思考是否應該轉行進入與數據相關的職業。

在這里，我給的建議是，大的趨勢是趨向數字化、智能化，那些在以技術為中心領域工作的人不管是否轉行成為一名數據科學家，都應該自學相關的知識，以便在未來的時代里不被淘汰。《未來簡史》中說道“未來，數據為王，誰掌握了數據，誰就處于領先。”2018年即將過去，2019年即將到來。如果你想成為一名數據科學家，本文提出6點建議，希望你在新的一年里能夠盡量完成。

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1.成為相關組織的成員

與對數據科學感興趣的其他人建立聯系可以讓自己了解到現有的教育選擇，了解哪些工具在數據科學行業中最為突出，并從曾經也想成為數據科學家的人那里得到鼓勵。

運營研究和管理科學研究所(INFORMS)是最大的此類國際組織，擁有數千名成員。該組織有不僅組織線下活動，也有一個僅限會員在線討論的論壇。然而，有抱負的數據科學家也可能會在他們各自的社區中進行探索。MeetUp.com提供全球各類會有議，并有超過https://www.meetup.com/topics/data-science/個與數據科學相關的活動。

2.熟悉新興趨勢并將其應用于職業目標

數據科學是一個快速發展的行業，能夠很好地跟上不斷變化的環境的專業人士通常是那些有意識地努力實現這一目標的人。物聯網、開源工具和預測分析是2019年可能突出的趨勢。

尋求成為數據科學家的人不僅要了解趨勢并及時了解相關的最新消息，還需要研究如何將這些趨勢應用于他們的職業目標中去。

例如，一個人可以探索新的開源數據科學軟件，并盡快開始使用它以熟悉其工作原理。或者，參加有關預測分析基礎知識的在線課程，并了解為什么該領域知識對于雇用數據科學家的公司如此重要，掌握好基礎，為成為一名數據科學家打下了很好的基礎。

3.制定具體目標以促進數據科學項目的進展

許多數據科學家或想在該領域工作的人都有自己學習的時期，這意味著即使還沒有正式的數據科學訓練，也可以獨立啟動數據科學項目，這些是可以通過好奇心和自我技能提升的渴望來推動的。

那些著眼于數據科學職業的人應該嘗試一個具體的目標設定系統，比如阿里、谷歌和其他知名公司的團隊開發的數據科學項目，一般涉及提出的目標和關鍵結果(OKR)。

個人目標與項目的目標相關，關鍵結果代表了一個人如何實現目標。一個人，如果能夠滿足70%的關鍵結果，OKR就是成功的。

一個人可以通過選擇與之相關的最有意義的指標，將OKR應用于數據科學項目。這類指標塑造目標，個人必須經歷一些過程才能使項目富有成效，取得一些關鍵性結果，在每次取得關鍵結果時最好都記錄一個與之關聯的日期，便于掌握自己的成長以及項目的進程。

4.考慮獲得高級數據科學學位

一個人如果希望在未來的數據科學職業中大幅提升收入，一種快速的方法就是取得高級數據科學學位，目前有許多學校提供數據科學專業的工商管理碩士(MBA)學位。

收集相關學校和課程信息，并將其列入候選名單，每周抽出一個晚上探索一所學校的課程。采用這種方法每月大約可以獲得20所學校的詳細信息，并且獲取的信息都比較詳細，收集得也不倉促。

MBA畢業生的平均工資取決于所選擇的崗位的專注度和個人工作年限等因素。由于數據科學技能需求非常高，因此專注數據科學MBA可能會使求職者脫穎而出。

最近調查的統計數據顯示，國內外大多數行業對數據科學人才的需求還有很大的缺口。高等學位可以使一個人有足夠的能力投身于這個行業，并使他們能夠獲得高于平均水平的工資。

5.提高數據講故事能力

在數據集合中查找有意義的信息是數據科學家必備的技能，但該人員也必須是一位出色的講故事者，能夠將分析信息生動且清晰傳遞給別人。否則，企業的決策者將無法理解為什么從數據中得出的特定結論是有價值的。如果只是自己明白數據所傳遞的信息，而無法將信息傳遞給聽眾的話，且沒有引起他們的注意，他們就不會根據信息做出改變，影響公司的決斷。

在2019年里，一個好的練習方法是將得到的數據科學結果傳達給沒有數據科學背景的朋友，并聽取他們的意見，進而做出調整與改變。

6.學習一些新的編程語言

數據科學家在其工作中會使用各種編程語言。每年積極學習一些新的編程語言，以獲得必要的知識，進而在未來的職業生涯中取得優異成績。

如果想要從事數據科學工作的人還不沒有掌握任何一門編程語言，那么2019年是擴充自己知識的重要時刻。Python是一種容易快速上手且流行的編程語言，在數據科學領域非常流行，可以從該語言學起，但如果是想從事金融或游戲行業，可以從R語言開始。另外，也需要學習一些數據相關知識，比如SQL、Hadoop等工具。

但是當努力提高編程語言能力時，要注意一點，不要貪求了解其它許多編程語言，最好是能夠熟練掌握一兩種編程語言。

擁有正確的心態至關重要

除了上述這些目標之外，還要保持良好的心態。自學的道路是比較坎坷的，摸著石頭過河，即使遇到挫折，也應該保持自己的積極性。

此外，發展投身于數據科學工作的精神可以使未來的數據科學家為他們工作的公司提供更大的資本。

作者信息：

Kayla Matthews，數據科學家，作家