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您如何在2020年无学位地掌握数据科学？
成为数据科学家已经像“中国梦”一样-每个人都想要拥有它！
但是，对于所有在那里的初学者-一个大问题仍然没有得到解答-我是否需要拥有学位才能成为成功的数据科学家？
数据科学是一个相对较新的领域，即使顶尖大学也直到最近才开始提供专业课程，这在业界引起了轰动和混乱。在本文中，我们将分解问题，并从各个方面入手。
如果您是初学者，请从您的数据科学之旅入手，我们已经编写了一份明确的免费路线图指南，以指导您建立数据科学的职业，该指南由Analytics Vidhya的专业策展人创建-
下载此免费的综合数据科学路线图以开始您的职业生涯
没有数据科学学位，我可以找到工作吗？
直接的答案是肯定的！不要误会我的意思，学位有其优缺点，我们将在本文中详细讨论，但是您绝对可以根据自己的技能和项目来找到工作。
您是否曾经去过一次面试，而面试官却因为您拥有“学位”而立即给了您这份工作？没有！他将测试知识的深度，然后才能为您提供工作。因此，学位可以使您获得工作的“机会”，但是“获得”工作需要技巧和精力！
数据科学学位的利与弊
优点
进入专家学院的机会–大学和学院在每个学科上都有教授和专家。毫无疑问，这些程序使您可以接触到一些伟大的思想者，特别是如果您希望获得博士学位。
一对一会议–与专家和导师一对一互动时，学习总是更好。这有助于消除疑虑，获得建议，并且总体经验要好得多。
明确定义的课程-学位课程的课程定义明确，行业标准明确。这些是全面的，并提供了数据科学的整体视图。
招聘人员更容易获得–大学和学院与组织有合作关系，因此有足够的机会直接在获得学位后找到令人垂涎的工作。
缺点
当然，高昂的成本–数据科学的需求量很大，但这需要付出巨大的代价。您可能需要放松零用卢比的卢比的口袋。此外，获得欧洲或美国大学的良好学位可能要高得多，并且可能要花费您7卢比。
完成课程需要花费时间-如果您已经是一名工作专业人员，那么您将很难放弃有薪工作，并且在没有薪水的情况下投入1-2年的时间。
选择过程通常更喜欢技术和统计领域的人员–如果您来自非技术或非统计领域，则可能不会获得优先考虑。大多数大学的选拔过程和面试过程都是以技术人员具有更高优势的方式设计的。
获得学位的替代方法
现在获得学位并不是获得“ 21世纪最性感工作”头衔的唯一途径。还有其他两种选择。当然，这将需要一些时间和精力，但是这是值得的。让我们来看看–
参加全面的认证课程
认证课程是从零开始学习数据科学和精通该领域的好方法。这些课程通常为6-12个月不等，而且价格便宜得多。尽管您在购买课程之前需要记住一些注意事项，
确保课程全面
课程讲师必须是专家
课程必须是最新的
它应该提供大量的现实生活项目。
一对一的指导会很棒。
工作协助以及简历建设和面试准备。
可悲的是，那里有很多课程需要收费，但不能提供上述所有功能。但是有一门课程可以提供全部内容，并可以帮助您成为行业就绪的数据科学专业人员。
在AI和ML黑带+课程提供-
精通15多种工具
数据科学，机器学习和深度学习主题方面的专业知识
解决现实行业问题的能力
与行业从业人员进行1：1指导
全面而个性化的学习路径
专门的面试准备和支持
通过免费课程积累知识
免费课程是在旅途的初始阶段积累知识的好方法。这些课程很好地介绍了数据科学概念。但是请注意，这些课程是针对初学者的，如果您精通一些主题，我建议您继续学习专业课程。让我们看一些重要的免费课程列表–
AI和ML入门– 了解和驾驭人工智能和机器学习行业的完美课程。它提到了成为AI和ML专业人士的所有技能，工具和职业道路。
用于数据科学的 Python – Python是构建机器学习模型的最强大，使用最广泛的语言之一。本课程非常适合Python初学者，并提供免费认证！
自然语言处理入门– 如果您是NLP爱好者，那么这是您的理想课程。通过本课程，您将学习使用机器学习的自然语言处理，正则表达式和文本情感分析的基础知识。
神经网络入门– 过去十年来，深度学习已经普及，许多爱好者对学习神经网络感兴趣。该课程将回答诸如–什么是神经网络之类的问题。它是如何工作的？神经网络做什么？
一些必须有东西
参加比赛–数据科学比赛是建立和证明自己的技能并吸引潜在招聘者的必经之路。您可以使用DataHack平台，选择自己喜欢的问题陈述并开始。招聘人员喜欢通过实际应用积累知识的应聘者。
没有学位的主数据科学-Hackathon
开始撰写文章– 如果您对数据科学具有一定的技巧并且对写作充满热情，那么与撰写文章相比，有什么更好的表达自己的方式？文章写作可帮助您学习所有困难的技术概念，并将它们转变为易于掌握的主题。撰写文章是帮助您吸引潜在招聘者的另一种好方法。
没有学位博客马拉松的主数据科学
从实习开始–从事数据科学全职工作的问题是“所需经验”。获得这种经验的最好方法是通过实习。尽管即使您有其他领域的经验，您可能也必须从入门的阶梯开始，但绝对值得。
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关键词：数据科学 Analytics Analytic python 从零开始学习