由于我对编程和统计非常感兴趣，因此数据科学对我来说似乎是一条很好的职业道路——我喜欢这两个领域并希望将它们结合起来。不幸的是，我曾跟随一位听起来不像统计学的大师学习政治学。我在这个硕士课程中专注于统计，访问了选修课程并在相当大的数据集上写了一篇统计论文。
由于几乎所有新增工作都需要信息学、物理学或其他技术领域的学位，我想知道是否有机会成为一名数据科学家，或者我是否应该放弃这个想法。
我缺乏机器学习、sql 和 hadoop 方面的知识，但拥有相当强大的信息学和统计背景。
那么有人能告诉我成为一名数据科学家的目标有多可行吗？
反对票是因为这个话题，但我会尽力回答你的问题，因为它就在这里。
数据科学是一个与大数据一样松散的术语。每个人都对这个术语的含义有一个粗略的了解，但是当您查看实际的工作任务时，数据科学家的职责会因公司而异。
统计分析可以涵盖一项工作的全部工作量，甚至不考虑另一项工作。
我不会追求职位本身。如果您对该领域感兴趣，请建立网络（就像您现在所做的那样）并找到合适的人选。如果您正在阅读招聘广告，只需寻找那些强调统计和信息学背景的广告。考虑到时间和动机，Hadoop 和 SQL 都很容易熟悉，但我会坚持你最擅长的领域并从那里开始。
我怀疑这会关闭，因为它很窄，但我的 2 美分......
数据科学需要 3 项技能：
展示所有三个可能非常困难。＃1和＃2可以通过学位发出信号，但可能没有它们的招聘经理不想相信文科学位。如果您想进入数据科学领域，请首先将自己定位为领域专家。发布选举预测。如果你是正确的，请引用它们。这会让你注意到。
如果你的领域知识是 A+ 级，那么你不需要 A+ 级的编程技能，但要学习足够多的编程，这样你就不需要别人为你获取数据了。