方法1 方法1之3：获得数据科学学位

1. 1在高中时参加数学和计算机科学的课程。数据科学需要广泛的统计学、代数、微积分和计算机科学背景。尽可能早地开始学习这些技能是个好主意。确保你至少接受过Python、R和SQL的基础教育，因为它们是你余下的职业生涯中要用到的基本编程语言。Python是一种不加修饰的编程语言，允许数据科学家专注于他们的研究问题而不是代码语法。R是一个可编程的环境，用于在命令行脚本中存储复杂的数据分析。SQL（结构化查询语言）允许研究人员在相关数据库中操作和查询数据。

2. 2.在拥有与数据科学相关的知名项目的大学就读。在谷歌或大学排名网站（如U.S.News）上在线搜索与数据科学相关领域的顶级课程的大学。有一些大学设有数据科学学位，但你也可以通过计算机科学、统计学、数学、经济学或运筹学的学位进入该领域。你还应该考虑向你的指导顾问征求意见，联系你考虑申请的部门，并与数据科学家本身进行交流。获得数据科学或相关领域的本科学位，很可能需要4年时间来完成。在本科期间，你应该特别专注于学习统计学、商业和计算机科学课程。

3. 3如果你想获得监督职位的资格，就去读研究生。许多数据科学家在完成硕士或博士学位后进入这个领域，特别是那些对监督职位感兴趣的人。在你大三的春天，向你的大学顾问询问哪些数据科学项目最适合你，以及你可以做什么来进入这些项目。研究生院可能很昂贵，也很耗时，但它确实增加了结构，并有助于建立网络。

4. 4开始搜索数据科学方面的工作。毕业后，你可以在网上搜索数据科学职位，并参加数据科学会议和研讨会等交流活动。在本科和研究生院期间，你的教授和导师会帮助你建立一个你在学习期间完成的工作组合。准备好这个作品集，以便参加面试和见面会。你可以在科技、制药、政府、零售和游戏等各种领域使用你的数据科学学位，所以在找工作时要广撒网。

方法2 方法2之3：在家学习大规模在线开放课程

1. 1寻找数据科学领域有信誉的MOOC课程。大规模在线开放课程是由该领域的专家在线教授的大学水平课程。在网上搜索可用的MOOC课程，这些课程为你成为一名数据科学家所需的技能提供支持。大多数课程都是免费的，但有些可能会收费。请确保阅读每个项目的评论，以确保其质量。

2. 2参加基本数据科学技能的课程。你想参加的第一个MOOC课程将是Python、R和SQL等基本编程语言的课程。随着你的进步，你可以继续学习这些编程语言的高级课程，直到你掌握它们。一旦你掌握了Python、R和SQL，你应该考虑学习其他具有更具体用途的编程语言课程，以完善你的技能组合。

3. 3报名参加数学和机器学习的课程。一旦你建立了Python、R和SQL的基础，你应该参加一些统计学、微积分、代数、经济学和机器学习（允许计算机通过统计语言 "学习 "的编程）方面的MOOCs。数据科学家通常需要公共演讲技巧和商业智慧。也可以考虑在这些领域参加一些MOOCs。

4. 4把你的作品集放在一起。如果你选择参加MOOCs而不是上传统大学，你可能会有更大的压力来证明你的技能。准备好你在该领域工作的详尽作品集，以展示你能做什么。你的作品集中的作品应该由你的MOOCs、你可能完成的任何自由职业工作以及你的个人网站（如果你有的话）组成。在你的作品集中突出你所做的个人深入项目，而不是小的数据集。在Kaggle和Github等网站上做你的工作。用博客平台和社交媒体上的在线展示来配合你的工作。

5. 5开始你在数据科学领域的职业生涯。在网上搜索工作，参加网络活动。确保带着你的作品集，向你在这个领域遇到的新朋友展示。留意科技部门、政府、营销、咨询和医疗保健等领域的招聘信息。每一个领域都会用到有数据科学背景的人。如果你参加了一个数据科学的MOOC课程，它将为你提供证明你完成其课程的文件。在你的简历中包括这些文件。

方法三 方法三：参加训练营

1. 1在训练营之前学习基本的数据科学技能。数据科学训练营是密集的、短期的、面对面的认证项目，所以你要尽可能地做好准备，以便你能有效地利用你在那里的时间。至少拥有编程语言、数学和计算机科学的中级知识将有助于你在开始参加数据科学训练营后获得优势。考虑在这些领域参加一些大规模的在线开放课程，或者利用自己的时间学习。如果你利用自己的时间学习，一定要设定具体的、可实现的目标，以跟踪你的进展，使你不至于感到气馁。

2. 2阅读网上对数据科学训练营的评论。在谷歌和数据科学论坛上搜索可用的数据科学训练营的评论。你也可以考虑联系该领域的数据科学家，了解他们对最佳训练营的意见。

3. 3选择最符合你需求的训练营。数据科学训练营平均持续10至11周，但一些更著名的训练营可以持续整整6个月。更有名望的训练营的费用也更高。请确保找到一个能平衡你的时间安排和财务需求的训练营。你所在的地区可能有训练营，但你很有可能需要到一个较大的城市去参加训练营。这使得时间安排和财务状况变得尤为重要。

4. 4参加你的训练营。在你的训练营期间，你将有机会接受数据科学方面的直接指导，为你的作品集制作作品，并与其他成熟的和新兴的数据科学进行交流。你将不得不努力学习和工作，但不要被困于此。确保你也在利用你的时间来了解这个领域，了解谁在其中，以及你在其中的位置。

5. 5构建一个作品集。你的训练营和你参加过的任何MOOCs会给你一些工作来开始你的作品集，但你也应该展示你所做的任何自由职业工作和来自Kaggle和Github等公共网站的个人深入项目。伴随着你的作品集，在博客平台和社交媒体上建立起良好的在线形象。向你的训练营的导师寻求帮助，把你的作品集放在一起。

6. 6与其他数据科学家建立联系并申请工作。在网上搜索技术、医疗、政府、零售和游戏等领域的工作。参加会议和见面会，与该领域的其他人员建立联系。带上你的作品集，展示你的技能。你的MOOC课程和训练营很可能会向你提供证明你完成这些课程的文件。在你的简历中包括这些文件。

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