原文：
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我现在已经是一名数据科学家三年多了，所以我想要写一篇文章，回答我在 YouTube 频道和 Medium 文章评论区收到的最常见的数据科学问题。
问题按照技术、职业建议和杂项进行分类。希望你能找到你想要的信息！
技术方面
我应该对 SQL 了解多少？
SQL 是数据科学家的一项基本语言，因此你应该很好地了解它。SQL 的好处是，它比 Python 更容易学习，因为它的语言非常简洁。
我有一篇文章解释了成为一名优秀的数据科学入门和中级数据科学家所需的精确 SQL 知识，我推荐你查看。
如果你数学不是最好的，你能成为一名数据科学家吗？
是的，你可以，但你将很难达到这个职业的上层。这也取决于你所说的“不是最好的”是什么意思。你当然不需要博士学位，甚至不需要硕士学位的理解，但如果你对基本的微积分知识掌握不好，那么你会遇到困难。
适合数据科学的最佳笔记本电脑？
在我看来，任何 Mac 都很好，如果你能获得 M 系列芯片，那就更好了。Mac 是基于 UNIX 的，这意味着它们的终端和命令行与 Linux 更一致，而 Linux 是现在大多数计算服务器运行的操作系统。
话虽如此，我有点偏心，因为我喜欢苹果产品，并且从未是 Windows 笔记本电脑的粉丝。
重要的是，你的笔记本电脑选择不应该阻止你追求数据科学。
Python 还是 R？
Python，每次都是 Python。在这里我会偏激地说，不要浪费时间学习 R，尤其是如果你是初学者。
近年来，R 的使用越来越不流行，而 Python 的受欢迎程度在上升。更不用说，Python 在其它技术职业中也很有用，所以如果你将来想要转型，从长远来看，这对你来说会更容易。
我很少看到职位广告要求 R 语言，而他们总是说他们想要 Python。所以，学习 Python，不要犹豫。
最好的数据科学书籍？
我有一篇专门的文章详细介绍了我推荐的确切书籍。
职业建议
在成为数据科学家之前，我需要具备数据分析师的背景吗？
在成为数据科学家之前，你不需要是数据分析师；你可以直接进入这个领域。我也是这样做的，我也认识很多其他人。
然而，如果你在寻找数据科学家职位时遇到困难，数据分析师职位通常更容易获得，并且前期要求较少。
作为数据分析师，你将在获得报酬的同时学习许多可转移的技能以及成为数据科学家所需的技能。成为数据分析师不是一个坏主意，而且是一条可能的职业路径。
在你的学习阶段，你是否曾有过一段时间感到倦怠？
我认为我从未真正经历过职业倦怠，但确实有过感到疲惫或不再感兴趣的时候。
然而，我觉得当你喜欢你所做的事情时，很难感到倦怠。我的很多工作都让我充满活力。如果你感觉相反，也许你应该重新考虑数据科学是否真的是你真正想做的事情。
数据科学家有哪些最好的专业方向？
这取决于你所说的专业方向是什么。就学位而言，任何 STEM 学科都是好的；理想情况下，物理学、数学或计算机科学将是最佳选择。
当你在这个领域时，没有“最佳”的选择，所以选择你感兴趣并且看起来不错的方向。我专注于时间序列预测和优化；然而，我所知的其他人专注于推荐系统和计算机视觉。
我喜欢认为我们都对自己的专业方向感到满意，所以这实际上是一个个人偏好的问题。
通过数据科学进入应用开发可能吗？
实际上不是。应用开发者是另一种技术职业，所以如果我想开发应用，我不会成为数据科学家。当然，有一些可转移的技能，但仅此而已。
作为数据科学家远程工作可能吗？
大多数公司提供混合工作模式，尤其是在科技行业，许多公司还会提供完全远程工作。这在疫情之前很常见，但现在更加流行。
你有什么建议我可以寻找数据科学实习机会的地方吗？
经典的网站总是不错的选择，LinkedIn、Glassdoor、Indeed 等。
你也可以给潜在的公司发送电子邮件，简单地要求一个为期 8 周的不带薪实习。这通常比全职职位更容易获得，因为它是临时的，而且不带薪！我听说过很多使用这种方法取得成功的案例。
如何在数据科学领域脱颖而出？
实际上，这是一个完全独立的话题。
我采用 Atomic Habits 的方法，在所有领域都进行微小的 1%改进。这包括像以下这些事情：
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拥有一个看起来不错的 GitHub 个人资料
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参加过 Kaggle 竞赛或拥有个人资料
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撰写博客文章
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拥有一个活跃的 LinkedIn 个人资料，有几篇文章
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一份优秀且美观的简历
所有这些小事情加起来会产生很大的影响，比你想象的还要大。
杂项
职业市场是在缩小，还是会在未来进一步扩大？
最近市场相当糟糕，但在过去几个月有所好转。
然而，无论时间或年份如何，人们总是会说市场不好。当我 2021 年离开大学时，人们说市场很糟糕。
从某种意义上说，永远不是好时机，但也是最好的时机？
数据科学难吗？
数据科学无疑是要求最高的职业之一。这主要是因为它涉及数学、编码和统计学，这些社会和许多人认为都是困难的话题。
然而，如果你擅长这些并且喜欢学习它们，那么实际上并不难。你看到这些挑战中的乐趣，困难就变得微不足道了。
你对 AI 工程师有什么看法？
AI 工程师只是机器学习工程师，但专注于 GenAI 和 LLM 模型。说实话，当前的机器学习工程师执行的角色相似，所以如果你想成为一名 AI 工程师，考虑申请机器学习工程师的工作。
AI 会取代数据科学工作吗？
简单回答是不，按照目前的情况来看。
如果 AI 接管了数据科学工作，我无法想象它不会接管其他工作。
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软件工程师？已经消失了。
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会计师？已经消失了。
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律师？已经消失了。
如果 AI 变得足够聪明，能够完成成为数据科学家所需的全部数学推理和逻辑推理，那么实际上其他所有工作也会消失。
你甚至可以争论说，数据科学家、机器学习工程师和统计专家将是最后一批离开的人，因为我们拥有关于 AI 系统最多的知识；因此，我们需要维护它们并保持它们运行。
如果你想要成为一名数据科学家，不必担心 AI！
如果你还有任何问题，请评论，我会确保回复！
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