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要想成为一个数据科学家，您至少要控制以下技艺：
数学功底：微积分是严厉要控制的。不一定要控制多元微积分，但一元微积分是必需要纯熟控制并运用的。另外线性代数一定要通晓，特别是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。
当前机器学习框架中很多计算都需求用到矩阵的乘法、转置或是求逆。固然很多框架都直接提供了这样的工具，但我们至少要理解内部的原型原理，比方如何高效判别一个矩阵能否存在逆矩阵并如何计算等。
重温同济版《高等数学》，有条件能够去Coursea学习宾夕法尼亚大学的微积分课程
引荐学习Strang的线性代数：《Introduction to Linear Algebra》——这是最经典的教材，没有之一！
数理统计：概率论和各种统计学办法要做到根本控制，比方贝叶斯概率如何计算？概率散布是怎样回事？虽不请求通晓，但对相关背景和术语一定要理解
找一本《概率论》重新学习下
交互式数据剖析框架：这里并不是指SQL或数据库查询，而是像Apache Hive或Apache Kylin这样的剖析交互框架。开源社区中有很多这样相似的框架，能够运用传统的数据剖析方式对大数据停止数据剖析或数据发掘。笔者有过运用经历的是hive和Kylin。
不过Hive特别是Hive1是基于MapReduce的，性能并非特别出色，而Kylin采用数据立方体的概念分离星型模型，能够做到很低延时的剖析速度，况且Kylin是第一个研发团队主力是中国人的Apache孵化项目，因而日益遭到普遍的关注。
首先学习Hive，有时间的话理解一下Kylin以及背后的数据发掘思想
机器学习框架：机器学习当前真是火爆宇宙了，人人都提机器学习和AI，但笔者不断以为机器学习恰似几年前的云计算一样，目前固然火爆，但没有实践的落地项目，可能还需求几年的时间才干逐步成熟。不过在如今就开端储藏机器学习的学问总是没有害处的。
说到机器学习的框架，大家耳熟能详的有很多种, 信手拈来的就包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，其中又以TensorFlow领衔。
笔者当前倡议大家选取其中的一个框架停止学习，但以我对这些框架的理解，这些框架大多很便当地封装了各种机器学习算法提供应用户运用，但关于底层算法的理解其实并没有太多可学习之处。因而笔者还是倡议能够从机器学习算法的原理来停止学习，比方：
目前机器学习范畴最NB的入门课程：吴恩达博士的Machine Learning
找一本书籍来看，国内有周志华的《机器学习》，国内能够等待吴恩达的新书：《Machine Learning Yearning》
最后假如你觉得控制得差不多了，能够尝试应战Kaggle
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