从零开始的 Data Scientist：免费计划

# 免费路线图：数据科学家零基础入门

数据科学家会分析海量数据，识别模式和趋势，以做出明智决策。该职业需要数学、编程以及数据处理知识。我们提供了一个结构化的免费资源程序，专为8–10个月的强化训练设计。它将让你从基础掌握到初级水平，而无需付费课程。

第一阶段：对职业的基本了解

从该职位的概述开始。在YouTube上观看入门视频：

• 什么是数据科学。
• 数据科学家的日常生活。
• 数据科学家的访谈。

为了加深印象，阅读一篇关于数据科学家职责和任务的文章。这一阶段需要1–2周，并能建立动力。

第二阶段：计算机科学基础

如果不了解计算机的工作原理，进一步学习将无效。完成“计算机科学基础”课程。学习：

• 计算机体系结构。
• 算法和数据结构。
• 操作系统基础。

这一阶段至关重要——跳过它会导致对库和框架理解的空白。

第三阶段：数据科学核心技术栈

转向关键工具。掌握以下免费课程：

• 数据科学中的数学（“Programmer's Library”频道）。
• 数据科学课程（“Masters of Code”频道）。
• 机器学习和数据科学导论（“Ave Coder”频道）。

重点关注线性代数、统计学、概率论以及基本的机器学习模型。注意：免费材料可能过时，因此检查库版本。

第四阶段：初级水平的辅助技术

为了在实践中应用知识，学习生产就绪工具：

• Python from Scratch——数据科学的基础语言。
• TensorFlow Full Course 2026——深度学习框架。
• Tableau——数据可视化。
• SQL Basics——关系型数据库查询。
• ClickHouse and Columnar DBMS——处理分析查询。
• Introduction to AirFlow——数据管道的DAG编排。

补充自己搜索的教程和文档。在Kaggle上的真实数据集上练习。

持续发展：频道和仓库

保持知识敏锐：

• 关注频道：Data Science、SQL hub、Data Science | Machinelearning [ru]。
• 面试准备仓库。

完成程序后，寻找初级职位。预计会有SQL、Python和机器学习模型的测试任务。

关键要点：

• 该程序聚焦免费资源，但需要8–10个月的每日练习。
• 计算机科学基础对于理解技术栈至关重要。
• 检查课程中库版本的相关性。
• 在Kaggle上练习将加速进步到初级水平。
• 面试准备是最后一步。

实践学习建议

将程序分解为每周目标：

| 阶段 | 持续时间 | 关键技能 |

|-------|-------------|------------------|

| 1 | 1–2周 | 职业概述 |

| 2 | 1–2个月 | 计算机科学基础 |

| 3 | 2–3个月 | 数学 + 机器学习入门 |

| 4 | 3–4个月 | 工具技术栈 |

整合项目：数据集分析、模型构建、管道部署。这将提升你的就业机会。

— Editorial Team