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郭易：如何用专业知识帮助新人成为数据科学家？

随着数据时代的到来，数据科学家已成为各大企业最为紧缺的人才之一。而作为一个数据科学家，要不断学习和探索新知识，才能成为该领域内的佼佼者。那么，如何用专业知识帮助新人成为数据科学家呢？以下是一些可供参考的学习建议：

1. 学习统计学和数学基础

建议新人在入门阶段，先花时间学习基础的统计学和数学知识。因为在数据科学领域，这些知识是非常基础和重要的，可以为后续的数据分析和建模提供坚实的支持。如何选择学习材料也非常重要，建议挑选公认的知名教材和优秀的开源教程，例如吴恩达的《机器学习》、李航的《统计学习方法》等，还可以在网上寻找MOOC课程或学术论文，提高自己的学习效率。

2. 掌握数据分析和数据挖掘技术

为成为一名成功的数据科学家，也需要掌握数据分析和数据挖掘技术。这些技术包括数据清洗、数据聚类、特征选择、建模和预测分析等等。在实践中，可以运用开源工具，例如Python、R、SQL等，以及各种数据科学竞赛平台和数据集，来加深对数据技术的理解和应用能力。

3. 尝试独立完成数据科学项目

在学习统计学和数据科学技术的过程中，新人也应不断寻找机会进行实践。可以自主选择感兴趣的数据科学项目，从数据搜集、清洗、分析，到模型建立和结果呈现，分别尝试手动编码和利用各种开源工具完成。如此一来，新人可以熟悉数据科学的整个流程，加深理解和学术水平，更能体现自己的学术价值。

4. 不断阅读和学习前沿技术

最后，建议新人不断阅读和学习前沿技术，如自然语言处理技术、深度学习和神经网络等等，这些新技术将成为未来数据科学的重要发展方向。在学习时，需要注意不断更新自己的硬实力，跟随科技的步伐，了解和品味先进技术的精髓。

以上是我对于如何用专业知识帮助新人成为数据科学家的建议。我深信，在不断努力和尝试的过程中，每个人都可以实现自身的目标，成为数据科学领域内的优秀人才！