Làm thế nào để học khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấpKhi xem xét làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp - hoặc liệu điều đó có khả thi hay không - tốt nhất là tìm đến những người từng trải trong lãnh vực để được hướng dẫn.Khoa học dữ liệu không quan tâm đến những gì bạn học hoặc nếu bạn thậm chí có bằng cấp. Những gì bạn làm thành công với dữ liệu mới thực sự quan trọng.Ông tiếp tục với điều này: Tuyển dụng, nhân sự, và các công ty khác nên lưu ý: đánh giá mọi người bằng công việc của họ chứ không phải bằng cấp của họ.Bạn có cần bằng cấp để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?Tập trung vào kinh nghiệm làm việc của một người thay vì giáo dục của họ? Điều này có ý nghĩa. Rốt cuộc, có rất nhiều ví dụ về những người bỏ học đại học đã tiếp tục thành công rực rỡ trong không gian công nghệ. Hãy suy nghĩ Steve Jobs, Mark Zuckerberg và Bill Gates.Và một số nhà lãnh đạo có ảnh hưởng nhất của lĩnh vực khoa học dữ liệu có bằng cấp phi kỹ thuật. Doug Cutting, người tạo ra khuôn khổ Hadoop, có bằng cử nhân ngôn ngữ học. Tim O'Reilly, công ty O'Reilly Media là nhà xuất bản tài nguyên lập trình và dữ liệu hàng đầu thế giới và được mệnh danh là nhà tiên tri của Thung lũng Silicon, có một cử nhân kinh điển.Làm thế nào bạn có thể cải thiện cơ hội?1. Tìm kiếm tài nguyên học tập ở mọi nơiLàm quen với các cộng đồng và tài nguyên học tập khác nhau, và hiểu được cái nào phù hợp với cách học của bạn. Thiết lập thói quen học tập và đường dẫn dựa trên cách bạn muốn học. Tìm hiểu về vị trí của bạn và mức độ tiến bộ bạn cần đạt được. 2. Học ngôn ngữ lập trìnhĐể tạo một nền tảng, chúng tôi khuyên bạn nên học ít nhất một ngôn ngữ lập trình để bạn có thể bắt đầu thữ nghiệm với dữ liệu theo tỷ lệ. Chúng tôi đề nghị rằng các nhà khoa học dữ liệu vừa chớm nở bắt đầu sử dụng R hoặc Python.3. Tìm hiểu những điều cơ bản của thống kêLà nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ được yêu cầu sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích và giải thích dữ liệu. Bạn phải biết thống kê số liệu để suy luận những hiểu biết sâu sắc từ các tập dữ liệu nhỏ hơn trên các quần thể lớn hơn. 4. Tìm hiểu ý nghĩa của dữ liệu đối với ngành cụ thểCác nhà khoa học dữ liệu tốt nhất không chỉ có khả năng làm việc với các tập dữ liệu lớn, phức tạp, mà còn hiểu được sự phức tạp của doanh nghiệp hoặc tổ chức mà họ làm việc.5. Xây dựng các dự án trong thế giới thựcLấy kiến thức bạn có và bắt đầu xây dựng một danh mục các dự án khoa học dữ liệu thú vị. Kiểm tra các góc độ và câu hỏi khác nhau và xây dựng các phân tích thú vị mà bạn có thể chia sẻ với người khác. Bạn sẽ muốn tạo một trang web danh mục đầu tư bằng phần mềm như WordPress và tài khoản Github và bắt đầu áp dụng các kỹ năng bạn đã học trên lý thuyết.6. Kết mạng và làm quen với cộng đồng khoa học dữ liệuBạn sẽ muốn tạo kết nối trong cộng đồng khoa học dữ liệu, cho dù đó là tại một sự kiện địa phương Meetup hoặc một hội nghị lớn hơn như O'Reilly Strata. Điều quan trọng là bạn bắt đầu kết nối mạng và tìm hiểu cơ hội nào nằm trong khoa học dữ liệu và điều quan trọng là bắt đầu tìm kiếm những người bạn có thể cộng tác và học hỏi. 7. Chuẩn bị cho quá trình phỏng vấn khoa học dữ liệuSau khi phát triển mạng lưới chuyên nghiệp của bạn và xây dựng một danh mục đầu tư nổi bật, bạn sẽ muốn bắt đầu tiếp cận các cơ hội việc làm. Tại thời điểm này, bạn nên tập trung vào việc làm chủ các kỹ năng của mình và vượt qua quá trình phỏng vấn khoa học dữ liệu. Nhiều trang web đã tạo ra các hướng dẫn toàn diện cho các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu có thể giúp về vấn đề này.Khi bạn đã thành thạo cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu và chấp nhận đề nghị đầu tiên, bạn sẽ đi theo con đường sự nghiệp là một nhà khoa học dữ liệu. Học khoa học dữ liệu sẽ được đền đáp.Những chuyên gia đã nói gì về vấn đề này?Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Đây là một trong những chủ đề trên khắp trang web câu hỏi và trả lời Quora. Nhóm khoa học dữ liệu của công ty đã cân nhắc trong đó với nhữ