隨著數據科學在國內的發展，數據科學相關人才出現了供不應求的狀況，數據分析師更是被媒體稱為“未來發展前景良好的職業之一”。數據分析師的薪酬比同等級職位高40%。而如何成為數據科學時代的弄潮兒？掌握當下緊缺的軟件技能是關鍵！

其實簡單的來說，數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定制，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

Le wagon編程訓練營認為，數據科學并不是高深莫測的，對于零基礎學員來說雖不是那么簡單，但是只要認真學習，加上有專業老師的指導和針對性的訓練，是可以完全掌握數據科學的。

零基礎的同學學習數據科學不能急于求成，要分階段分步驟來一步步完成，Le wagon編程訓練營帶你了解零基礎學習數據科學的四個階段！

第一階段

了解數據科學的基本概念

首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，比如說，要先學習這門課程的一些專業的術語，學習一些入門概念知道這門課程是做什么的，主要的學習知識有哪些。因此學習數據科學就必須知道什么是數據，一般數據的運用領域是那些，避免自己在對數據一無所知的情況下就開始盲目學習。

第二階段

數據科學理論學習

對于零基礎的小伙伴們來說，開始入門可能并不是那么容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。但是ETL方向入門簡單，需要的詞匯量也很少，因此學習起來還是相對簡單的。在Le wagon編程訓練營有講師教學，就算是零基礎的學員也可以好的學明白。

第三階段

項目實戰階段

實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以后的實際運用中，可以更快的上手，對于相關知識的使用方法也有了經驗。在Le wagon編程訓練營的培訓課程中的項目實踐環節就能實操編程，了解用戶畫像，完全確保就業無憂。

世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習數據科學就一定會學好！

第四階段

選擇一個專業訓練營后續進行專業度提高

Le Wagon編程訓練營的9周數據科學課程，教授Python學習到機器學習和深度學習，包括從收集數據到使用個例，從基本的Pandas到高級的Machine Learning models，以及如何在生產環境中收集、存儲、清理、開發、轉換和預測數據，如何將這一流的技能工具運用到團隊工作中，包括處理團隊中關于數據流動的所有邏輯步驟。教會學習如何提出正確的問題以及如何通過構建正確的SQL查詢，深入研究SELECT的高級操作，以從獨立數據庫或使用SQL客戶端軟件（如DBeaver）中提取有用的信息。教會如何通過進行數據可視化使數據分析更加直觀和易于理解，去探索開發人員友好的keras新庫，tensorflow（由Google創建的深度學習庫），教會你學習使用Keras構建第一個深度學習模型的基本技術。

很多零基礎學員都是從Le Wagon編程訓練營的數據科學培訓課開啟了他們在數據科學領域新的職業生涯！你以為的難其實都是沒有找到方向！加入Le Wagon編程訓練營，零基礎到科技達人的轉身！