怎样成为科学家?
4个回答
展开全部
首先,你必须要努力学习,要么拼高考,要么拼SAT,总之你得上一个好的大学,这个大学越有名越好。我不是说只有名牌大学出身才能做科学家,不过科学家是个小圈子,但是每年那么多人挤破了头要进去,没有一个拿得出手的好文凭做敲门砖的话后面的路很难走。反正现在的情况就是,你要做个最基层的科学家,比如应聘上一个课题组负责人(PI),985,211大学毕业的比不是这些大学毕业的要容易很多倍,清华北大之类耳熟能详的名校出身的比那些需要度娘一下才能知道的大学出身的要容易很多倍,欧美日一流大学出身的比国内一流大学出身的又容易上很多倍,这就是现实,你不妥协也要妥协。第二,你在努力学习之余要尽量多读课外书,尽快找到自己兴趣点,尽快先于别人学习相关知识。每年毕业出来的捧着好几篇高质量文章的博士多到简直用不完,你要在这些人中脱颖而出,你只有写出比他们更牛更重要更多的文章。所以能够在读研之前积累的就尽量不要去占用珍贵的读研时间,早早把文章发好,在没有毕业压力的状况下更容易出优秀的成果,如果被毕业压得很死的情况下,很可能会为了毕业而把一个本来能做的很好的工作马马虎虎做出来应付毕业答辩。第三,一定要学好英语现实就是,这个世界上一流的,二流的,三流的文献都是英文的。中文文献,在很多领域里面当草纸都没人要的,即使你要做一个中文学家或是中国历史学家,你还是会发现你的领域当中最好的文献也是英文写的。第四,如果你要从事理工科研究,尽量早去实验室。你在高中里,就要努力地学习如何去评价一项研究的优劣。这样到了大学,迅速锁定你心仪的老师,尽快去实验室参加实际的科研工作,当别人进了实验室还在哆哆嗦嗦学技术的时候你已经能出数据了,这样的学生会变得很抢手,可以帮助你在研究生阶段被热门老师看中。第五,甘于淡泊,乐于装逼我承认这个世界上有一些有钱到不行的科学家,不过和大多数顶尖领域一样,绝大部分领域成员收入都不算很高(其实科学家一般也可以达到一个社会中上等水平了),你对物质生活不要有太大的欲望。在没有物质诱惑的时候,装逼会成为你最大的动力来源,实际上很多顶尖的学术会议就是一大帮科学家的装逼大会。你要敢于秀出你的知识,不过同时也要能虚心听取别人的见解。最后,每天锻炼,保证身体健康科学家,尤其是读研期间工作是很艰苦的,加之经常跟各种有毒物质、辐射什么的打交道,这段经历很容易摧垮你的健康,所以要养成健康的生活习惯,不要垮在征途半路上。PS,当然这个世界上一切东西还是要看(划掉)脸和(划掉)运气的,我所说的这些还只是尽人事,不过最后能不能成,多少还有一点听天命的意思。
求采纳
求采纳
展开全部
成为一名数据科学家,并不难,小编给你总结了以下几点,只要你掌握了下面的技术,还是很容易成为数据科学家的。
(1) 计算机科学
一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说,就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。
(2) 数学、统计、数据挖掘等
除了数学、统计方面的素养之外,还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大,但是学习曲线较为陡峭,个人建议从python入手,拥有丰富的statistical libraries,NumPy ,SciPy.org ,Python Data Analysis Library,matplotlib: python plotting。
(3) 数据可视化(Visualization)
信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,开发Web原型,使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来,从而使分析结果可视化,这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。
(4) 跨界为王
麦肯锡认为未来需要更多的“translators”,能够在IT技术,数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱动整个数据分析战略的设计和执行,同时连接的IT ,数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“,即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。
(1) 计算机科学
一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说,就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。
(2) 数学、统计、数据挖掘等
除了数学、统计方面的素养之外,还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大,但是学习曲线较为陡峭,个人建议从python入手,拥有丰富的statistical libraries,NumPy ,SciPy.org ,Python Data Analysis Library,matplotlib: python plotting。
(3) 数据可视化(Visualization)
信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,开发Web原型,使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来,从而使分析结果可视化,这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。
(4) 跨界为王
麦肯锡认为未来需要更多的“translators”,能够在IT技术,数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱动整个数据分析战略的设计和执行,同时连接的IT ,数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“,即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。
本回答被网友采纳
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
展开全部
成为科学家,很简单的,认真思考,认真思考着每一件问题而来,只要不停地思考,还有不停的问答科学知识,让梦见的东西都让你懂得一清二楚,再去记下来
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询