数据科学为职业发展提供了几乎无限的可能性。但请注意，这只是可能性而已。众所周知，数据科学领域的入门门槛极高。如果你没有计算机科学、统计学或类似专业背景，入门难度就会更大。
本文旨在帮助你更轻松地进入这一领域。我会列出最重要的学习主题，并为那些有志于数据科学职业的人推荐多个自学资源。但不要局限于我的推荐，你还可以找到许多其他的YouTube教程、书籍、文章和课程。你可以按照自己的喜好、时间和预算调整学习方法，但务必牢记每个角色所需要的核心技能。
一、数据分析师（Data Analyst）
在这个职位上，你要分析数据，获得洞察，并帮助你的雇主做出明智的商业决策。你主要负责数据清理、分析和数据可视化呈现。
你通常会使用Excel、SQL、Python以及商业智能（BI）工具。
数据分析师自学和职业发展路径：
如何自学：
Excel与BI工具：数据分析师通常使用Excel（或Google Sheets）进行数据透视表、VLOOKUP、XLOOKUP、INDEX-MATCH、数据清理和聚合函数、Power Query以及宏自动化。此外，要掌握数据验证、条件格式和图表制作。推荐使用Excel Practice Online网站进行练习。对于BI工具，推荐学习Tableau和Power BI，特别关注Power BI中的DAX函数和Tableau中的高级仪表板设计。Tableau Learning和Microsoft Learn提供优质的学习渠道。SQL：学习SQL数据库查询，掌握JOIN连接、数据聚合、筛选、子查询、CTE（公用表表达式）和窗口函数。推荐的平台包括SQLBolt、Mode Analytics、LearnSQL.com以及StrataScratch等SQL实践平台。Python：专注于pandas和NumPy进行数据清理、处理和计算，学习Matplotlib或seaborn进行数据可视化。此外，你需要熟练掌握探索性数据分析（EDA）和统计分析工具（SciPy）。你可以在DataCamp或Kaggle上找到相关课程，在StrataScratch上找到分析和可视化面试题目。此外，我推荐《Python数据分析》（Python for Data Analysis）这本书。虽然机器学习通常不在数据分析师的职责范围内，但了解基本的ML模型总是有利的。Scikit-learn是入门工具，其官方文档非常适合初学者。实践项目：使用Kaggle、Google Dataset Search和Data.gov上的数据集进行项目练习，或在StrataScratch上完成实际的数据分析作业。职业发展路径：
从数据分析师起步，你可以发展成为高级数据分析师、分析经理或数据科学家。
二、机器学习工程师（Machine Learning Engineer）
ML工程师负责构建、部署和优化机器学习模型。他们通过使用算法、深度学习框架和基于云的机器学习工具来实现这一目标。同时，他们也关注数据预处理、特征工程、模型评估以及模型部署策略，例如使用Docker进行容器化和使用Kubernetes进行容器编排。
机器学习工程师自学与职业路径：
如何自学：
Python和机器学习库：深入掌握scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。推荐课程包括Coursera上的Machine Learning Specialization、HarvardX的Data Science: Machine Learning以及Udemy上的PyTorch for Deep Learning Bootcamp: Zero to Mastery。此外，学习Hugging Face Transformers用于自然语言处理（NLP）应用，并尝试使用Stable-Baselines3等强化学习框架。数学基础：使用Khan Academy或《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）、《机器学习的数学基础》（Mathematics for Machine Learning）等书籍，深入学习线性代数、概率和统计知识。同时，掌握梯度下降、反向传播和凸优化（推荐《Convex Optimization》一书）等重要概念。模型部署：学习Flask、FastAPI、AWS、Google Cloud和Azure等工具。此外，不要忽略MLOps工具，如MLflow和Kubeflow，以及模型监控技术。实践项目：在StrataScratch上或使用前述资源提供的数据集实施分类、回归和深度学习项目。职业发展路径：
从机器学习工程师的职位起步，你可以晋升为高级ML工程师、ML架构师或AI专家。随着专业知识的积累，还可以进入AI研究、技术领导或咨询角色。
三、数据工程师（Data Engineer）
数据工程师确保数据的稳定存储、处理，并使数据高效地被其他用户使用。他们会处理结构化与非结构化数据，使用数据仓库解决方案，构建ETL（提取、转换、加载）、ELT（提取、加载、转换）以及实时数据流管道。
数据工程师自学与职业发展路径：
如何自学：
以下课程将为你奠定坚实的基础：
Data Engineering with AWSDeepLearning.AI Data Engineering Professional CertificateIBM Data Engineering Professional CertificateData Engineering Zoomcamp此外，还建议阅读《数据工程大书》（Big Book of Data Engineering）、《数据工程基础》（Fundamentals of Data Engineering）或《Python数据工程》（Data Engineering with Python）等书籍。SQL 与数据库技术：必须掌握关系型数据库，如PostgreSQL、MySQL、MS SQL Server或Oracle，尤其要关注索引（indexing）、分区（partitioning）及查询优化（query optimization）技术。Python 和 Spark 工具：你需要熟练掌握pandas、PySpark，以及工作流编排工具，如Apache Airflow 与Apache Kafka。还需熟悉数据库复制（database replication）、分布式计算框架（例如Apache Spark、Dask 和 Ray）以及数据湖架构（例如AWS S3、Delta Lake 和 Apache Iceberg）。云计算与大数据工具：熟悉AWS Redshift、Google BigQuery或Snowflake等云计算和大数据工具，掌握基础设施即代码（IaC）工具，如Terraform，以及其他用于云端数据工程自动化工具，例如Apache Airflow、AWS Lambda、Google Cloud Composer、Azure Data Factory、dbt Labs或Kubernetes。实践项目：使用上述技能进行项目实践，例如“从网页抓取到Tableau”、“实时数据流处理”、“从零搭建SQL数据仓库”、“Airflow数据管道”以及“离群值检测”等项目。同时，使用前文提到的数据源创建自己的项目。职业发展路径：
通常从初级数据工程师或软件工程师起步，随后逐步晋升为数据工程师、数据架构师或云数据工程师；也可进一步专业化，专攻大数据、实时处理或云基础设施方向。
四、数据科学家（Data Scientist）
数据科学家使用统计分析与机器学习技术，从结构化和非结构化数据中提取有效信息。他们进行特征工程、模型评估、A/B测试，并构建自动化决策系统。
数据科学家自学与职业发展路径：
如何自学：
编程与机器学习：Python是数据科学家的主要工具，需掌握pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow与PyTorch库。推荐的课程包括《Python for Data Science, AI & Development》、《TensorFlow官方教程》以及《Data Science: Machine Learning》等。推荐书籍包括《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》与《Data Science and Machine Learning》。统计学与概率论：需掌握概率分布、假设检验、贝叶斯推断及统计显著性概念。推荐课程包括《Statistics for Data Science with Python》或《Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science》等；推荐书籍包括《统计学习导论》（An Introduction to Statistical Learning）、《统计学习要素》（The Elements of Statistical Learning）及《Data Science and Machine Learning》等。数据可视化：学习Python数据可视化工具，如Matplotlib、seaborn、Plotly，以及商业智能工具Tableau和Power BI。大数据与云计算工具：熟练使用Apache Spark、AWS、GCP或Azure等大数据与云端工具。实践项目：使用上述技能和工具开展项目实践。可在StrataScratch、ProjectPro和GitHub上找到大量项目资源，也可使用前文提到的公共数据集。职业发展路径：
一般从数据分析师职位起步，逐步发展为数据科学家、高级数据科学家、首席数据科学家或数据科学负责人。之后还可以进入数据科学咨询或领导岗位，如首席数据官（Chief Data Officer）等角色。
五、人工智能研究员（AI Researcher）
AI研究员致力于开发新的人工智能算法，通常专注于深度学习、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）及生成式AI。他们改进模型架构、训练方法及优化技术，通常会与学术机构、企业AI研究部门（如DeepMind、OpenAI、Google Brain）以及工业研究实验室（如微软研究院、Facebook人工智能研究院FAIR、IBM研究院）合作。
AI研究员自学与职业发展路径：
如何自学：
数学基础：深入学习线性代数、微积分和优化理论，研究凸优化、概率论与统计推断，以理解高级机器学习概念。可使用机器学习工程师部分推荐的相关数学资源。深度学习：通过Fast.ai和DeepLearning.AI的专业课程，学习深度学习技术。同时推荐阅读《深度学习》（Deep Learning）或《动手学深度学习》（Dive Into Deep Learning）书籍，探索Transformer架构、生成对抗网络（GANs）及强化学习框架Stable-Baselines3。研究论文阅读：阅读并尝试实现arXiv、Google Research和OpenAI上发布的最新深度学习、元学习（meta-learning）和自监督学习（self-supervised learning）领域的研究论文。实践项目：参与GitHub上的开源AI项目，例如TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers或Gymnasium。职业发展路径：
通常从研究助理或初级研究员职位起步，随后发展为研究科学家、AI研究员或学术岗位。许多AI研究员最终进入顶尖科技公司和研究实验室工作。
结语：
无论你选择哪条路径，都不要期望入行过程一帆风顺。你必须清醒地认识到，这条路并非坦途。但只要你采取正确的学习方法，专注于关键技能，并投入足够的精力（有时还需投入资金），你就有更大的可能性进入上述任何一种理想的职业道路。
