来源：http://nirvacana.com/thoughts/becoming-a-data-scientist/，
作者：Swami Chandrasekaran
翻译：Tacey Wong
数据科学、机器学习、大数据分析、认知计算……我们都被各种与此相关的文章、技能需求信息图表给整崩溃了。有一件事情是可以肯定的：你不可能一夜之间成为数据科学家，它肯定是一个具有挑战的旅程。但如何才能做到呢？从哪儿开始呢？什么时候才能到达隧道尽头看到光明？学习路线是什么样的？需要知道什么相关工具和技术？如何知道什么时候达到预期目标？
可视化是数据科学中非常重要的一环，讽刺的是我只能找到很少的几个务实地说明“成为数据科学家需要什么”的可视化作品。所以这里是我的一个小小尝试——一个学习计划，可以在你成为一个数据科学家的旅程中使用。我从地铁地图获得灵感，并用它来描绘学习的路径。我将整体计划逐步纳入以下领域：
1.基础知识
2.统计
3.编程
4.机器学习
5.文本挖掘/自然语言处理
6.数据可视化
7.大数据
8.数据提取
9.数据清洗/数据迁移
工具箱
每个区域被表示为“地铁线”，站点代表你必须以渐进的方式学习/掌握/理解的主题。你选择一条线，赶上火车，通过所有车站（主题），直到你到达最终目的地（或）切换到下一个路线。我用1-10逐步标记每个车站（线），以指明路径顺序。你可以将此作为个人学习计划，以确定您最想开发的领域和获得技能。这绝不是最终目的地，却可以是一个坚实的开始！
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