知識星球2018年努力成為一名資料科學家
1 一個資料科學家是比軟體工作者更擅長統計學，比統計工作者更擅長軟體工程。
2 一個資料科學家是研究和解決有價值的資料問題，他（她）遨遊於資料的海洋中，從資料中學習，實現資料到商業價值的轉換。
3 一個資料科學家是一名資料“通才”，在有所專長的基礎上，儘量的懂得與資料相關的多個領域。
2018年，玩資料和用資料的朋友們，努力成為一名資料科學家。
一 戰略層面
戰略層面如何成為一名資料科學家，借用曾國藩的一段話。
士人讀書，第一要有志，第二要有識，第三要有恆。
有志，則斷不甘為下流。
有識，則只學問無盡，不敢以一得自足；如河伯之觀海，如井蛙之窺天，皆無見識也。
有恆，則斷無不成之事。
此三者缺一不可。
簡單地說，就是“三要”。
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一要立志向，立什麼志向，成為什麼樣的人。
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二要長見識，見多識廣，方知學問無盡，才要學無止境。
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三要守恆持，持之以恆，滴水穿石。
二 戰術層面
戰術層面如何成為一名資料科學家，可以考慮下麵六個步驟。
步驟一：資料理解
1 解決資料問題需要什麼資料？
2 資料在哪裡？
3 資料怎麼獲取？
這個步驟用來培養和構建資料科學思維，熟悉資料庫技術，掌握資料爬蟲技術。
思維訓練
1 喜歡品酒的朋友，想識別青島啤酒和百威啤酒，需要什麼資料，資料在哪裡，如何獲取這些資料？
2 您喜歡聽歌，音樂產品想給您推薦喜歡的歌曲，需要什麼資料，資料在哪裡，如何獲取這些資料？
步驟二：學習程式設計
1 玩資料的工具？
2 開源軟體和商業軟體？
這個步驟用來熟練掌握和綜合使用R語言和Python語言，或者SAS/SPSS/Matlab等商業化軟體。學習程式設計的唯一方法，就是堅持寫程式碼，寫程式碼，寫程式碼！！！
思維訓練
1 R語言和Python語言共同點和差異性分別是什麼？
步驟三：資料視覺化
1 原始資料如何探索？
2 資料結果如何表示？
這個步驟用來掌握資料探索性分析和培養講資料故事的能力。
思維訓練
1 R語言ggplot2包如何繪製公開出版的折線圖和氣泡圖？
2 Python語言如何繪製可互動式地動態圖？
步驟四： 資料處理
1 臟資料，如何清洗？
2 資料是分散的，如何整合？
3 資料有異常值，如何發現和處理？
這個步驟用來掌握和熟練原始資料精加工的能力，經過資料處理後，生成可以用於分析和建模的資料，並輸出中間資料。
思維訓練
1 R語言如何做資料處理？
2 Python語言如何做資料處理？
3 R語言和Python語言綜合如何做資料處理？
步驟五：統計學和機器學習
1 統計學的假設檢驗和機器學習的交叉驗證，理解嗎？
2 統計學的P值，機器學習的偏差與方差，欠擬合與過擬合，明白嗎？
3 統計學和機器學習的關係？
4 經典機器學習和深度學習適合什麼應用場景？
這個步驟用來熟悉統計學和機器學習的知識，並且服務於具體的資料問題。
思維訓練
1 統計學用來解決什麼問題？
2 機器學習適合解決什麼問題？
步驟六：加入資料人圈子和參與分享與創造
1 您為這個資料世界貢獻了什麼？
2 您身邊有資料科學圈子嗎？
3 您喜歡分享嗎？
這個步驟用來培養交流和溝通的能力，讓資料洞見和知識服務於更多相關人士。
思維訓練
1 如何生成自動化資料報告？
2 如何做資料報告？
屈原說：
路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。
資料科學家之路，需要勤奮求索，果敢實踐！！！
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