資訊發展速度之快，好多前沿的，一手的資料都是英文的，資料的容量不遜於資料的容量，不能指望別人幫你翻譯。2.尋找資源

資料科學的資源有很多，

英語網站的有：dataau，the Kaggle Forums, data science subreddit 等

中文網站有：我愛機器學習，開源中國社群，大資料極客等3學習一門程式語言

程式設計能力是資料科學的基礎能力之一，目前比較熱門的是資料科學程式語言主要是Python和R語言。統計學是資料科學的基礎

作為一名資料科學家，你將運用統計思維來分析和解釋不同的資料集。統計資料可以幫助您更好地理解資料中的模式，並從中提取見解，從而得出有意義的結論。

5.學以致用

開始構建一個有趣的資料科學專案組合，這些專案可以應用你學習的或者新發現的資料科學技能。可以在一些平臺上訓練你學得的技能。也可以參加一些比賽。

6交流

可以在網上或者一些相關社群進行交流。

資料科學的學習，分為下面幾個技能

一、資料處理技能

這個是最基礎的能力，會取數、知道如何利用SQL統計指標、計算各種統計量來表達業務含義。

二、資料演算法技能

這個有點高深，需要一定的數學、計算機、統計學功底，需要學會線性迴歸、邏輯斯蒂迴歸、聚類等相關演算法的原理，以及如何用使用工具跑各種演算法模型

三、商業分析技能

這個挑戰性比較大，對於商業分析，無論是學校、企業很多人還處在摸索狀態，沒有成型的套路、模型、案例供各方學習（很多都是散落在各個企業的部門裡面，沒有系統的梳理出來）。

所以第一點和第二點，可以透過學校的學習搞定，而第三點需要在企業中，適合的場景下慢慢摸索才能成長。