隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在國(guó)內(nèi)的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況，數(shù)據(jù)分析師更是被媒體稱為“未來(lái)發(fā)展前景良好的職業(yè)之一”。數(shù)據(jù)分析師的薪酬比同等級(jí)職位高40%。而如何成為數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)代的弄潮兒？掌握當(dāng)下緊缺的軟件技能是關(guān)鍵！

其實(shí)簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)就是通過(guò)分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策。數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個(gè)方向，一個(gè)是精準(zhǔn)化定制，第二個(gè)是預(yù)測(cè)。比如像通過(guò)搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個(gè)人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準(zhǔn)營(yíng)銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個(gè)地方，自動(dòng)給你推薦周邊的消費(fèi)設(shè)施等等。

Le wagon編程訓(xùn)練營(yíng)認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)并不是高深莫測(cè)的，對(duì)于零基礎(chǔ)學(xué)員來(lái)說(shuō)雖不是那么簡(jiǎn)單，但是只要認(rèn)真學(xué)習(xí)，加上有專業(yè)老師的指導(dǎo)和針對(duì)性的訓(xùn)練，是可以完全掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的。

零基礎(chǔ)的同學(xué)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)不能急于求成，要分階段分步驟來(lái)一步步完成，Le wagon編程訓(xùn)練營(yíng)帶你了解零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的四個(gè)階段！

第一階段

了解數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念

首先，學(xué)習(xí)一門課程的時(shí)候，要對(duì)這門課程有一個(gè)簡(jiǎn)單的了解，比如說(shuō)，要先學(xué)習(xí)這門課程的一些專業(yè)的術(shù)語(yǔ)，學(xué)習(xí)一些入門概念知道這門課程是做什么的，主要的學(xué)習(xí)知識(shí)有哪些。因此學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)就必須知道什么是數(shù)據(jù)，一般數(shù)據(jù)的運(yùn)用領(lǐng)域是那些，避免自己在對(duì)數(shù)據(jù)一無(wú)所知的情況下就開(kāi)始盲目學(xué)習(xí)。

第二階段

數(shù)據(jù)科學(xué)理論學(xué)習(xí)

對(duì)于零基礎(chǔ)的小伙伴們來(lái)說(shuō)，開(kāi)始入門可能并不是那么容易，需要學(xué)習(xí)大量的理論知識(shí)，閱讀枯燥的教材。但是ETL方向入門簡(jiǎn)單，需要的詞匯量也很少，因此學(xué)習(xí)起來(lái)還是相對(duì)簡(jiǎn)單的。在Le wagon編程訓(xùn)練營(yíng)有講師教學(xué)，就算是零基礎(chǔ)的學(xué)員也可以好的學(xué)明白。

第三階段

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)階段

實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練可以幫助我們更好的理解所學(xué)的內(nèi)容，同時(shí)對(duì)相關(guān)知識(shí)加強(qiáng)記憶。在以后的實(shí)際運(yùn)用中，可以更快的上手，對(duì)于相關(guān)知識(shí)的使用方法也有了經(jīng)驗(yàn)。在Le wagon編程訓(xùn)練營(yíng)的培訓(xùn)課程中的項(xiàng)目實(shí)踐環(huán)節(jié)就能實(shí)操編程，了解用戶畫(huà)像，完全確保就業(yè)無(wú)憂。

世上無(wú)難事只怕有心人，無(wú)論你是有基礎(chǔ)也好還是沒(méi)基礎(chǔ)也好，只要你認(rèn)真學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)就一定會(huì)學(xué)好！

第四階段

選擇一個(gè)專業(yè)訓(xùn)練營(yíng)后續(xù)進(jìn)行專業(yè)度提高

Le Wagon編程訓(xùn)練營(yíng)的9周數(shù)據(jù)科學(xué)課程，教授Python學(xué)習(xí)到機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，包括從收集數(shù)據(jù)到使用個(gè)例，從基本的Pandas到高級(jí)的Machine Learning models，以及如何在生產(chǎn)環(huán)境中收集、存儲(chǔ)、清理、開(kāi)發(fā)、轉(zhuǎn)換和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，如何將這一流的技能工具運(yùn)用到團(tuán)隊(duì)工作中，包括處理團(tuán)隊(duì)中關(guān)于數(shù)據(jù)流動(dòng)的所有邏輯步驟。教會(huì)學(xué)習(xí)如何提出正確的問(wèn)題以及如何通過(guò)構(gòu)建正確的SQL查詢，深入研究SELECT的高級(jí)操作，以從獨(dú)立數(shù)據(jù)庫(kù)或使用SQL客戶端軟件（如DBeaver）中提取有用的信息。教會(huì)如何通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化使數(shù)據(jù)分析更加直觀和易于理解，去探索開(kāi)發(fā)人員友好的keras新庫(kù)，tensorflow（由Google創(chuàng)建的深度學(xué)習(xí)庫(kù)），教會(huì)你學(xué)習(xí)使用Keras構(gòu)建第一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的基本技術(shù)。

很多零基礎(chǔ)學(xué)員都是從Le Wagon編程訓(xùn)練營(yíng)的數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)課開(kāi)啟了他們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域新的職業(yè)生涯！你以為的難其實(shí)都是沒(méi)有找到方向！加入Le Wagon編程訓(xùn)練營(yíng)，零基礎(chǔ)到科技達(dá)人的轉(zhuǎn)身！