教你如何成为数据科学家（一）

首先要推荐原始的出处:

http://sobigdata.com/2013/08/07/long-journey-to-data-scientists/

然后说明一下，该页也是再加工的网页，更加原始的出处：
http://nirvacana.com/thoughts/becoming-a-data-scientist/
作者叫Swami
Chandrasekaran，是ibm的成员，Watson 项目，如果我没有记错的话，应该是那个赢得了智力问答的人工智能团队的。

他用信息图的方式将如何成为数据科学家的步骤画了出来，有较大的参考意义，当然这只是一家之言，不过可以让没有入门的同学快速有个参考也是功德无量的。

然后有人将信息图中详细步骤取出来，然后链接上wiki百科，这也是非常好的一个二次加工。

我在这里只是简单翻译引用一下，后续如果有比较好的具体参考书，再列在下面。

第一 基础部分：

Fundamentals

Metrics & Linear
Algebra Fundamentals 线性代数基础

Hash Functions, Binary
Tree, O(n) hash算法，二叉树，大O估算

Relational Algebra, DB
Basics 关系代数，数据块基础

Inner, Outer, Cross, Theta
Join 关系代数的几个原语

CAP Theorem 分布式的CAP原理

Tabular Data 列数据

Entropy 熵/信息量

Data Frames & Series
数据帧&时间数列

Sharding 分片

OLAP 在线分析

Multidimensional Data Model 多维数据模型

Extract/Transform/Load(ETL)
数据提取、转换、加载

Reporting vs BI vs Analytics
报告vs商业智能vs分析

JSON & XML
JSON&XML 2种常见的数据格式

NoSQL NoSQL

Regex 正则

Vendor Landsacpe 厂商远景（不是很确定）

Env Setup 环境搭建