很多時候我遇到這個問題“網上有數據科學課程低至 100元，為什么 DS 仍然是一份高薪工作”.

它有點像國際象棋游戲。 我們都知道船上的棋子，他們的動作，并且能夠完成一些特技，但這會讓我們成為一名優秀的國際象棋選手嗎？

數據科學更多是關于玩數據和討厭有用的模式。 因此，您不是在尋找特定的答案，而是在測試各種假設。 當您在像這樣的跨學科領域工作時，您的能力只能與您的周末能力一樣好。

最科學的數據（以及幾乎任何領域）也是如此，如果你喜歡它，再加上你的技能會進化到與給定的個人資料相匹配。 你自然會飛上天空。 數據科學被過度炒作了，你可以看到藝術家、銀行家和來自各種研究（有時甚至沒有研究）的人正在賺大錢。

你喜歡它嗎 ？

畢竟，你選擇的是你的職業，而不是一件應該很酷、很花哨的夾克。 因此，請務必對穩定和安心進行一些盡職調查。

我從我最喜歡的讀物之一中學到的東西，不給他媽的的微妙藝術。 不要選擇您喜歡的個人資料，而是選擇吸引您的職位描述。 我們看到了一些由數據科學家撰寫的精美文章，他們的薪水支票和他們正在做的很酷的工作（例如：使用 ML 為您尋找約會）。 確實，人工智能正在探索的領域是新穎且未知的。 如果你喜歡學習新的編程語言、技術、概念和算法，我會堅持認為你有潛力成為一名偉大的數據科學家。 但是請注意，您不會因金錢或幻想而有偏見，因為如果您 這樣做了，那么您會在晚上壓力大，生活不滿意的情況下成為可怕的數據科學家，并且在您不知不覺中，它已經對您的道德造成了足夠的傷害以及動機。

數據科學家賺的錢不多

（我可以隨心所欲地辯論）在一些極少數情況下，他們能夠取得很大的成功，但是等等，你能告訴我一個沒有人能賺到驚人錢的領域嗎？ 你不能……

最后

如果您曾以任何身份擔任全職員工，您就會意識到金錢只能將自己推向一定的水平，而這一切都與您的自然興趣有關。 不僅你感興趣的領域可以給你帶來更多的錢，而且你會自然而然地擅長它，并且能夠貢獻更多，這對我來說被稱為“滿意”，感覺比酷和花哨好得多。 金錢總有辦法，它總能找到。