《Python数据科学实践指南》——0.2节如何成为数据科学家

0.2　如何成为数据科学家
读者应该知道这个问题很难回答，失败的原因总是相似的，成功的经历却各有不同。从来没有人靠复制他人的经历就能获得同样的成就，就像“人不能两次踏入同一条河流”的哲学观点一样，没有人可以复制别人的经历，更何谈成就。因此在回答这个问题时，我只假设一些概念上的前提条件：良好的计算机科学基础，较高的英文读写水平，极强的自学能力，还有一些个人品质比如耐心、毅力、乐于分享，等等。不过最重要的还是“兴趣”，我相信能花上几十块钱购买这本书的读者一定是有兴趣的，因为这本书是给那些对数据科学有一些了解，希望学习具体方法的人准备的。所以，即使上面所说的前提条件你一个都不具备，只要有兴趣，那么让我们从现在就开始吧。
我需要数学或计算机科学的学位吗
最好有！如果你恰好是在校大学生，又碰巧学习数学或计算机相关专业（在这个程序员匮乏的年代，所有必修C语言的专业都称为“计算机相关专业”），希望你能学习好学校的课程，下面是一份技能清单，如果其中有一些技能没有在你的课程安排里，那么最好是通过选修或自学的方式进行补充。
一门编程语言
算法、数据库、操作系统
概率与统计、线性代数
英语
对于已经错过了花季、雨季的社会人来讲，如果你并非从事计算机程序开发的相关工作，上述几项技能对你来说可能要求太高了。不过，你还是需要多付出一些努力来补上这些知识，当然是在读过本书之后。得益于互联网的发达，很多教学资源都能够从网上获取，这里也向各位读者推荐一些好的网站。
编程学习：
https://www.codecademy.com/
https://www.codeschool.com/
这是国外的两家编程学习网站，拥有交互式解释器、美观的讲义，有一些课程还有手把手的视频教程，可能读英文对你来说有点慢，不过这是一个好的开始。
算法学习：
http://www.brpreiss.com/books/opus7/
这是由布鲁诺·R·普莱斯所著的一系列算法图书的在线版，包括C++版、Java版、C#版、Python版、Ruby版、Lua版、Perl版、PHP版、Objective-C版等，你能想到的常用编程语言都有对应的版本，它们中的一部分有过正式引进的中文版，或者有爱好者翻译的版本，当然推荐阅读原版。
另外，本书会带领读者复习一下概率与统计和线性代数的基本概念，以及介绍一些SQL方面的知识。最后，不要忘记本书的目的是通过数据科学实战学习Python编程。希望读者在读过这本书之后，能有充分的知识来支持后续的学习。