要成为一名数据科学家，您需 要成为一名数据科 要什么样的教育和经验？
如果您正在考虑进入数据科学领域，也许您会想到以下一些问题？

我可以在没有任何经验的情况下进入数据科学领域吗？
要成为一名数据科学家，你需要接受什么教育？

成为数据分析师或机器学习工程师很难吗？

好吧，我们来帮你。在本文中，我们将 电报号码列表 分析我们的数据科学学习者通常是谁，以及他们希望从我们的学习中获得什么。这可以帮助您了解参加数据科学课程是否是适合您的正确决定，从而帮助您找到工作。

当然，我们应该指出，图灵学院的每位学生都是独一无二的。事实上，这是我们的主要优势之一。我们灵活的学习平台意味着人们可以以不同的速度进步，并专注于不同的专业。

但我们想与您分享一些关于我们迄今为止的学习者的见解，这些见解可能会让您全面了解数据科学学生通常具有的教育水平和经验。我们已经是第三批学习者了（玩得开心时时间过得真快！）随着每一批新学生的到来，我们越来越清楚地了解人们喜欢图灵学院的哪些方面，以及我们适合哪些类型的人。让我们来看看。

图灵学院的学习者有哪些工作经验？

加入我们的大多数学习者都 通过以下方式接触他们的目标兴趣群体 已经有一些工作经验。但这些经验是否是编码方面的经验则是另一回事。

先前工作经历
我们的学员中只有大约五分之一的人是刚从大学毕业就加入我们的。即便如此，他们通常也已经有一些工作经验了。

大多数人正在从一份工作转到另一份工作。这些学习者中的大多数人都计划在数据科学领域开始新的职业生涯，一小部分人已经在数据科学领域工作并希望提升技能。例如，在我们的前两批学习者中，67.7% 的人表示他们的目标是在数据科学领域开始职业生涯。

大多数学员在加入我们时已经有了工作，但这并不意味着你需要有工作经验才能学习数据科学。但这确实表明，大多数选择在我们这里学习的人正处于想要改变职业生涯的阶段。

引自一位数据科学学习者

编码知识
令人惊讶的是，图灵学院的 體育新聞 891 学习者中很少有人直接从事编程工作。例如，在我们的第三批学习者中，不到一半的在职人员来自编程岗位。在我们早期的一批学习者中，这一比例甚至更低。

这并不意味着大多数学习者对编码一无所知。几乎所有申请者都对编码感兴趣，并且在申请之前至少了解基础知识 – 但我们重新设计的数据科学课程不再需要编码经验。

但这确实意味着你不需要任何正式的编码经验。例如，我们的第一批学习者之一 Daumantas 在转向数据科学之前学习了政治学和哲学。他懂一些编码，但没有在教育或工作中使用过，但这并没有阻止他成功加入我们的项目。事实上，招生团队很喜欢他对编码挑战的解决方案：

“尽管 Daumantas 完全不是技术背景出身，但他以我们所见过的最令人印象深刻和独特的方式之一完成了招生编码挑战。”

在本文中，您可以阅读 Daumantas 的完整故事，并认识其他一些图灵学院的学生。

最重要的是，许多学习者加入我们时只具备基本的编码基础知识。虽然这自然会给他们带来一些额外的学习（毕竟编码是数据科学不可或缺的一部分），但我们提供了大量的课前材料，以便他们在课程开始时能够快速掌握。

图灵学院的数据科学学习者

图灵学院的学习者年龄多大？
年龄并不能告诉我们太多有关学习者的经历（它根本不能告诉我们他们的能力或抱负）。

但它可以很好地说明我们的大多数学习者处于职业生涯的哪个阶段。数据显示，他们主要是已经在职的毕业生（可能是他们的第一份工作）。这是因为，到目前为止，在我们所有的 3 批学生中，最大的年龄组是 23 至 28 岁。

其次是18至23岁的人群，然后是28至33岁的人群。

 

因此，这是一个相对年轻的群体，但同时年龄分布也足够广泛（18 至 33 岁），因此处于职业生涯任何阶段的学习者都会感到宾至如归。如果你已经为数据科学做好了准备，那么你的年龄只是一个数字。

简而言之，我们的学习者有各种各样的优先事项和学习目标。以下是他们向我们提到的 3 个主要目标：

机器学习：许多加入我们的学习者都有编码经验，他们热衷于发展自己的机器学习技能，最终目标是成为机器学习工程师。想了解支持向量机或集成学习？图灵学院是您的最佳选择。
Python：无论他们已经拥有多少编程经验，我们的大多数学习者都想学习更多关于 Python 的知识。这并不奇怪，因为 Python 是数据科学的语言。

他们希望从数据科学研究中学到什么？

数据科学是一个非常广泛的领域，我们的学习者对于在图灵学院学习的内容有着各种不同的目标。有些人甚至不打算成为数据科学家，而是希望利用他们新获得的数据科学技能来改善另一个领域的流程和决策。软技能：学习者希望学习软技能和硬技能（技术技能）。对数据科学家来说，软技能很有价值的包括有效沟通、团队合作和任务管理。
图灵学院数据科学课程深入介绍了这三个关键领域。我们注重软技能，包括定期接受来自科技公司的经验丰富的数据科学家的指导，这是我们与其他教育机构的不同之处之一。