如今参加大数据培训学习的人越来越多，大家都想通过学习进入到大数据行业中，也都想成为顶级数据分析师和数据挖掘师，想获得较好的工作环境和较高的薪资，那么如何才能成为顶级数据分析师和数据挖掘师呢?自己有没有计划呢?今天小编就给大家分享一下如何成为顶级数据分析师和数据挖掘师。

本篇文章会根据发展阶段的不同，给大家分享一些每个数据科学家的计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。

一名数据科学家的计划

根据数据科学家一生的三个发展阶段，将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的任务，就可以转向下一阶段。

初级水平

什么是初学者?如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。

1、R语言也好，Python语言也好，学习一门新的编程语言

我曾见到有同学同时学习R语言和Python语言，最后落得两手空空。这种做法是很致命的。你一定要沉下心来专攻一门。鉴于这两种语言都是开放源代码工具，所以在公司里都有广泛运用。Python被公认为最简单的编程语言，而R语言一直都是最受青睐的统计工具。学习哪一门的决定权在你，因为两个同等出色。

2、学习统计学和数学

统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学，那现在是时候走出困境了。面对深奥的统计、几何和概率领域知识时，一定不要惊慌。

3、一次性完成一门网络开放课程(最难执行)

大规模网络开放课程可以免费获取和学习，可这对你来说也是最难实现的诺言。很多学生通常一次性注册选修很多课程，结果一门也没有圆满完成。所以，你一定要一次专注一门课，完成之后再选下一门。

4、了解业界动态，善于探索和发现

你要了解业内动态。我们生活在一个变化的世界，一夜之间事物就可能发生重大变化，今日流行的技术明日就很可能面临淘汰。你一定要多与一些富有经验的专业人士、业内专家交流，预见未来的自己。

中级水平

中级水平的数据科学家是什么样的?如果你已经完成了前一阶段的内容，有过机器学习基础知识的实践经验，掌握了建立预测模型的知识，那你就达到了中级水平。完成这一阶段需要强大的决心和持久的练习。你准备好迎接这个挑战了吗?

1、理解并构建你的机器学习技能

机器学习是数据科学和技术的未来。所有的大型企业都不惜重金雇用掌握这个技能的人才。毫无疑问，近日来这项技术的需求越来越大，现在正是你充分利用这一局面的大好时机。今年，你应该努力在机器学习上精益求精，深入掌握回归、聚类和分类与回归树(CART)技能。

2、专注集成算法和Boosting算法

一旦你对机器学习充满自信，那就继续去学习其他模型。通过Boosting和集成算法，你的模型准确率与其他算法相比会突飞猛进。上述免费资源里也包含这一主题。不过一定要让自己做好心理准备，拿下这个主题需要超强的理解力。

3、探索Spark、NoSQL和其他大数据工具

今年你的学习之旅始于大数据。考虑到大数据专业人员的需求激增，你一定要学习Spark，这个工具最近非常火爆。大数据的未来就在Spark，它广泛用于处理和操纵数据。

4、给社区成员做分享

还有什么比分享知识更美妙的呢!从今年开始，你可以把自己的知识分享给正在数据科学的路上不断探索的人们。你可以加入活跃的数据科学论坛，给他们答疑解惑，以你的灵招妙计给他们做培训。

5、参加数据科学竞赛

是时候检验你的真才实学了，一定要参加一些竞赛。这些竞赛会引导你去关注自己的弱势领域。此外，你也会因已有的学识而信心倍增。

高级水平

对于进入这个阶段的人我就不需要来给出标准了，你们所了解的数据科学，很多人甚至连尝试的勇气都没有。身处这一阶段，你们的生活惬意而又自如。可有时还想去迎接挑战，以下是一些计划。

1、建立深度学习模式

你们要为有志于成为数据科学家的人们树立榜样。你要下决心在今年建立深度学习的模式。全球的人都在用这一模式进行预测，它是机器学习的高级阶段，其准确率明显高于普通的机器学习模型。

2、回馈

我相信知识的意义不是被束之高阁，而是与人分享。分享越多，收获越大。据说，如果你了解一个新概念并解释给你的两个朋友，你对这个概念的记忆很可能会更久。

3、探索强化学习

强化学习是机器学习中最有效而又鲜有发现的领域。今年，你可以下定决心研究下这个领域。虽然很有挑战性，但是一定值得你去尝试。无人汽车、无人侦察机就是强化学习的硕果。一旦开始学习这些，你就自然而言地进入到了人工智能领域。