数据科学
是指使用科学方法、流程、算法和不同系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解的领域。整个过程涉及提取、处理和分析数据，以获得用于不同目的的见解。
数据科学生命周期
这是指数据科学项目通常从最初开始、数据收集、分析和解释到传达结果和见解所经历的各个阶段。
数据科学项目通常遵循相似的生命周期，尽管它们来自不同行业，因此具有独特性。
该过程涉及：

1. 数据采集
2. 数据准备
3. 探索和可视化
4. 实验与预测
5. 数据讲故事和沟通。

在本文中，我将解释如何在数据科学领域建立成功的职业生涯。
教育小贴士
数据科学有多种专业，主要有统计学、信息技术、数学或数据科学。继续学习编程语言、数据库架构，并将 SQL/MySQL 添加到“数据科学待办事项列表”中。现在是时候通过寻找大学社区内的联系来开始建立专业网络，寻找实习机会来开启你的职业生涯。
技能
在数据科学中，技能分为：
1.技术技能：最常见的数据科学技术技能包括统计学、数据可视化、机器学习、统计分析和计算、数学和编程。
2.非技术技能
这些指的是个人和人际交往能力。他们包括：

i) 沟通：为了成功获得数据科学方面的工作经验，雇主希望您与团队成员和客户沟通您的数据提取和分析。

ii) 解决问题：有抱负的数据科学家需要这项技能来展现他们强大的商业头脑。他们通过解决问题来解决阻碍团队或组织成长的挑战和潜在问题。
求职
在数据科学领域，获得第一份工作并不是一件容易的事。如果您不知道从哪里开始，在数据科学领域找到一份工作可能会令人困惑。很多人寻求指导。一些 IT 工作提供实习生职位，使个人能够获得工作经验。数据科学领域不是其中之一。对于同时处理多个业务问题的数据科学团队来说，有一种通用的精益方法。对于数据科学家来说，从第一天起就通常期望独立。