· 编程语言：推荐用于数据科学的编程语言是Python ， R ， Scala和Java 。了解他们中的任何一个都可以 ， 并且可以解决问题 。对于ML类型的角色 ， 面试过程中将进行现场编码回合 ， 因此您需要在任何舒适的地方练习-Leetcode ， Hackerrank或您喜欢的任何东西 。
因此 ， 这是一次只有了解机器学习或统计学才能使您进入数据科学领域去学习ML的时候 ， 除非您很幸运 ， 在行业中建立了良好的联系（显然应该进行非常重要的联网！）或拥有 以您的名字命名的卓越研究记录 。商业应用程序和领域知识往往会伴随着经验 ， 而除了在相关行业进行实习之外 ， 是无法事先学习的 。
我怎么做的两个月前 ， 我以数据科学家的身份加入了媒体巨头维亚康姆广播公司（ViacomCBS） ， 直接从研究生院毕业 ， 除了研究助理和实习以外 ， 没有任何全职的行业经验 。我的职责包括从构想–开发–生产ML产品 ， 其中我使用上面列出的大部分内容 。我希望这将对所有有志于进军这一领域的有抱负的数据科学家和机器学习工程师有所帮助 。
在gmail点com上的[myLastName] [myFirstName]上提问 ， 或通过LinkedIn进行联系 。
【全栈数据科学：下一代数据科学家】(本文翻译自Jay Kachhadia的文章《Full Stack Data Science: The Next Gen of Data Scientists Cohort》 ， 参考：)

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